[发明专利]基于图像识别工作区域的方法、系统及机器人

权利要求书

1.一种基于图像识别工作区域的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始图像；

自原始图像中分离出H通道图像；

对所述原始图像进行二值化处理形成第一二值化图像；所述第一二值化图像包括具有不同像素值的工作区域和非工作区域；

统计所述H通道图像的直方图，并获取表征直方图峰值的第一参数；

基于第一二值化图像统计表征第一二值化图像中非工作区域大小的第二参数；

根据所述第一参数、第二参数与预设参数阈值的大小关系识别工作区域。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别工作区域的方法，其特征在于，所述第一参数为：H通道图像的直方图峰值maxH；所述第二参数为：第一二值化图像中非工作区域像素点数量N1；所述预设参数阈值包括：预设第一数值M1和预设第一峰值H1，和/或包括预设第二数值M2和预设第二峰值H2；

根据所述第一参数、第二参数与预设参数值的大小关系识别工作区域，包括：

若同时满足:maxH＞H1，N1＞M1，则判定为非工作区域；

或同时满足：maxH≤H2，N1M2，则判定为非工作区域；

其中，H1＝H2，M1＜M2。

3.根据权利要求1或2所述的基于图像识别工作区域的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述第一二值化图像取反形成第二二值化图像；所述第二二值化图像包括具有不同像素值的工作区域和非工作区域；

以所述第二二值化图像为基础，获取围合第二二值化图像中非工作区域、且为最小的矩形轮廓；

基于第二二值化图像获取矩形轮廓坐标参数值Y；

若确认机器人当前处于非工作区域，且Y大于预设坐标值,则驱动机器人执行避障逻辑；

其中，所述预设坐标值的取值范围为[58％*(L2*W2)，66％*(L2*W2)]，L2、W2分别表示第二二值化图像的长度和宽度。

4.一种基于图像识别工作区域的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始图像；

自原始图像中分离出V通道图像，对所述V通道图像进行边缘提取形成边缘图像，以及自HSV图像中分离出H通道图像，统计所述H通道图像的直方图；

对所述原始图像进行二值化处理形成第一二值化图像，以及将所述第一二值化图像取反形成第二二值化图像；所述第一二值化图像和所述第二二值化图像均包括具有不同像素值的工作区域和非工作区域；

以所述第二二值化图像为基础，获取围合第二二值化图像中非工作区域、且为最小的矩形轮廓；

基于H通道图像获取表征所述H通道图像直方图峰值的第一参数；

基于边缘图像对应在矩形轮廓围合的非工作区域的范围内统计表征所述边缘图像粗糙度的第三参数；

基于第二二值化图像获取表征矩形轮廓属性的第四参数；

根据所述第一参数、第三参数、第四参数与预设参数值的大小关系识别工作区域。