[发明专利]一种用于机器人视觉系统中的光强自适应方法

摘要

一种用于机器人视觉系统中的光强自适应方法。其包括初始化、周期计数、时间计数清零、判断识别目标个数是否等于实际目标个数、自适应分区、判断搜索过程是否结束等阶段。本发明提供的用于机器人视觉系统中的光强自适应方法的效果：本光强自适应方法能够更好地在机器人视觉导航中应用，从而实现智能机器人跟踪简单场景中的目标，具有广阔的发展空间和应用前景。

主权项

一种用于机器人视觉系统中的光强自适应方法，其特征在于：所述的用于机器人视觉系统中的光强自适应方法包括按顺序进行的下列步骤：步骤1)初始化的S1阶段：时间计数time＝0，照明变化率自动更新周期为T；记第i种颜色的目标个数为Ci，通过手动分区将搜索区域粗略划分成明、暗、均匀几个区域，各自区域内的小区域颜色阈值相等；所划分的每个区域标号为Z_xy，x∈[0，a]y∈[0，b]；步骤2)周期计数的S2阶段：经过一秒后做时间计数time+1；并判断时间计数time是否大于T，如果判断结果为“是”，则进入下一步S3阶段，否则下一步进入S4阶段；步骤3)时间计数清零的S3阶段：时间计数time＝0，更新照明变化向量kn+1，将其赋值为其对应区域照明变化率向量的均值，即：同时修正其对应的区域Z_xy；步骤4)判断识别目标个数是否等于实际目标个数的S4阶段：做时间计数time＝time+1处理，并依据K_xy反馈给δ_i^xy＝[δ_i1 δ_i2]^xy，判断识别目标个数是否等于实际目标个数，如果判断结果为“是”，则下一步进入步骤6)，否则进入步骤5)；步骤5)自适应分区S5阶段：修正Z_xy区域的照明变化向量，将其赋值为其对应区域照明变化率向量的均值，即：反馈K_xy给δ_i^xy＝[δ_i1 δ_i2]^xy，修正该区域的颜色空间阈值；步骤6)判断搜索过程是否结束的S6阶段：如果某区域连续无目标误识别现象，该区域的K_xy不再被改变时，则判断搜索过程结束，本流程至此结束，否则下一步重新进入S2阶段，继续下一循环搜索。