[发明专利]水池污渍检测方法及系统

说明书

本发明提供了一种水池污渍检测方法及系统，包括：将实时检测的水池的点云数据和点云数据模型进行点云匹配，计算得出感兴趣区域；对感兴趣区域进行降噪处理；对降噪处理后的图像进行β样条曲线插值，得出建模背景图；基于建模产生的背景图，通过设置检测阈值参数，检测出水池中的污渍；输出检测出的污渍参数，将污渍的位置信息转换成空间三维坐标。本发明可以高效检测出水池中难检测的透明液体污渍；在很大程度上提高了算法的鲁棒性，在不同污渍的场景中或者不同的照明场景中，均能有效的检测出来，算法具有很好的通用性；水池污渍的检测算法，在清洁机器人中的应用前景很大，提高清洁的机器人的复检准确性和效率,提高清洁机器人的洁净度评价。

技术领域

本发明涉及视觉识别与定位领域，具体地，涉及一种水池污渍检测方法及系统，更为具体地，涉及一种酒店水池污渍检测方法及系统。

背景技术

数据显示，一台智能设备目前能够替换2～3个清洁人员的工时，以一个清洁人员一小时清扫300m²的面积计算，智能设备每小时能够完成700～1000m²的清洁任务。其中，大部分清洁设备在相应作业模式下，只需充电3～4个小时后，即可实现长达16个小时的续航，而这对物业企业而言则相当于清洁人员两班制工作。酒店客房的智能化打扫已经是未来的趋势，因为目前的客房清洁是一套标准化流程，很适合用机器人来取代很多重复性的工作。

酒店清洁机器人的工作流程较复杂，就水池而言，让机器人如何清理的干净或者清洁过后准确的复检工作一直是一个挑战。

专利文献CN103575747A(申请号:CN201210281893.2)公开了一种铝箔表面污渍检测设备，包括：检测装置，检测装置包括边框、白膜和透明板，白膜和透明板固定安装于边框的中空处，白膜设置于透明板的上方，检测装置上方设有直射光源，通过上述方式，本发明所述的一种铝箔表面污渍检测设备，利用光的反射和折射原理，用肉眼即可识别出铝箔表面附着的黑线、黑斑、油渍等污渍，其结构简单、操作简便、提高了铝箔外观检测的效率。但其污渍检测场景并不适用水池检测的场景中，而且其采用了铝箔的反光物理特性，在实际的水池污渍检测场景中，效果并不理想。

专利文献CN109712123A(申请号：CN201811533655.X)公开了一种污渍检测方法，包括如下步骤：获取待测盖的图像；对所述灰度图像进行圆形目标标定并计算圆形目标图像的中心点和半径；将圆形目标图像划分为圆环区域和中心圆区域，以所述中心点为原点将圆环区域图像进行极坐标变换；分别对极坐标变换后的图像和中心圆区域图像进行自适应二值化滤波，分别得到圆环区域和中心圆区域的污渍图像，将极坐标系下的污渍图像进行坐标反变换，得到直角坐标系下圆环区域的污渍图像；将两个区域的污渍图像合并即得到待测盖的污渍图像。但该发明在不同污渍的场景中或者不同的照明场景中，不能有效的检测出污渍，算法通用性不强。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种水池污渍检测方法及系统。

根据本发明提供的一种水池污渍检测方法，包括：

步骤S1：将实时检测的水池的点云数据和点云数据模型进行点云匹配，计算得出感兴趣区域；

步骤S2：对感兴趣区域进行降噪处理；

步骤S3：对降噪处理后的图像进行β样条曲线插值，得出建模背景图；

步骤S4：基于建模背景图，通过设置检测阈值参数，检测出水池中的污渍；

步骤S5：输出检测出的污渍参数，将污渍的位置信息转换成空间三维坐标。

优选地，在所述步骤S1中：

将实时检测的3D点云数据与数据库中建好的3D点云数据模型进行3D点云匹配，将标记好的位姿点，转化为实际检测时的感兴趣区域，包括如下步骤：

a、利用模板匹配，求出标定的水池的四角位置：