基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)及割草機(jī)控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及自動(dòng)化機(jī)械領(lǐng)域，特別是涉及一種基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)及割草機(jī)控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002]割草機(jī)是一種用于切割草被、植被等，修剪雜草和處理平整綠化草坪的半自動(dòng)化機(jī)械工具。割草機(jī)因操作簡(jiǎn)單，節(jié)省人力與時(shí)間，從而被廣泛應(yīng)用。割草機(jī)一般通過其刀盤的旋轉(zhuǎn)來進(jìn)行切割或修剪工作。
[0003]然而，傳統(tǒng)的割草機(jī)無(wú)法檢測(cè)其被提起或遇到階梯時(shí)的這種情況，使得旋轉(zhuǎn)的刀盤容易導(dǎo)致人身傷害，安全指數(shù)低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]基于此，有必要提供一種安全指數(shù)高的基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)及割草機(jī)控制方法。
[0005]一種基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)，包括:
[0006]機(jī)體；
[0007]切割裝置，設(shè)于所述機(jī)體的底部；
[0008]圖像采集裝置，用于采集所述機(jī)體前方地面的圖像數(shù)據(jù)，所述圖像采集裝置包括:設(shè)于所述機(jī)體前端且具有向地面方向開口的遮光罩、位于遮光罩內(nèi)的攝像頭和光源；
[0009]控制裝置，分別與所述切割裝置、圖像采集裝置連接，用于根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)計(jì)算得到圖像特征值，并將所述圖像特征值與預(yù)存的特征閾值進(jìn)行比較:在所述圖像特征值小于所述特征閾值，控制所述切割裝置繼續(xù)工作；否則，控制所述切割裝置停止工作。
[0010]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述控制裝置用于:
[0011]將所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度化處理；
[0012]分別計(jì)算不同邊界區(qū)域中所包含的像素點(diǎn)的灰度均值，并將其中最大的灰度均值作為所述圖像特征值。
[0013]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述控制裝置用于:
[0014]分別計(jì)算不同邊界區(qū)域中所包含的像素點(diǎn)的R、G、B三個(gè)顏色通道像素值的平均加權(quán)和，并將其中最大的平均加權(quán)和作為所述圖像特征值。
[0015]在其中一個(gè)實(shí)施例中，還包括報(bào)警裝置，用于在所述控制裝置控制所述切割裝置停止工作時(shí)發(fā)出報(bào)警信號(hào)。
[0016]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述報(bào)警信號(hào)包括聲音報(bào)警和/或燈光報(bào)警。
[0017]—種割草機(jī)控制方法，所述割草機(jī)包括機(jī)體及設(shè)于機(jī)體底部的切割裝置，包括:
[0018]采集機(jī)體前方地面的圖像數(shù)據(jù)；
[0019]根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)計(jì)算得到圖像特征值；
[0020]將所述圖像特征值與預(yù)存的特征閾值進(jìn)行比較:若所述圖像特征值小于所述特征閾值，控制所述切割裝置繼續(xù)工作；否則，控制所述切割裝置停止工作。
[0021]在其中一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)計(jì)算得到圖像特征值的步驟為:
[0022]將所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度化處理；
[0023]分別計(jì)算不同邊界區(qū)域中所包含的像素點(diǎn)的灰度均值，并將其中最大的灰度均值作為所述圖像特征值。
[0024]在其中一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)計(jì)算得到圖像特征值的步驟為:
[0025]分別計(jì)算不同邊界區(qū)域中所包含的像素點(diǎn)的R、G、B三個(gè)顏色通道像素值的平均加權(quán)和，并將其中最大的平均加權(quán)和作為所述圖像特征值。
[0026]在其中一個(gè)實(shí)施例中，在控制所述切割裝置停止工作之后還包括發(fā)出報(bào)警信號(hào)的步驟。
[0027]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述報(bào)警信號(hào)包括聲音報(bào)警和/或燈光報(bào)警。
[0028]上述基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)及割草機(jī)控制方法通過計(jì)算機(jī)體前方地面圖像數(shù)據(jù)的圖像特征值并根據(jù)所述圖像特征值控制所述切割裝置的工作狀態(tài)，當(dāng)割草機(jī)在被提起、遇到臺(tái)階等情況時(shí)，機(jī)體前方地面的圖像數(shù)據(jù)的圖像特征值會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)變化，這樣控制裝置可以根據(jù)所述圖像特征值的相應(yīng)變化控制切割裝置的工作狀態(tài)，有效地提高了安全指數(shù)。
【附圖說明】
[0029]圖1為一實(shí)施例中基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)的結(jié)構(gòu)模塊圖；
[0030]圖2為一實(shí)施例中基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)正常狀態(tài)時(shí)機(jī)體前方地面的圖像示意圖；
[0031]圖3為一實(shí)施例中基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)左側(cè)傾斜時(shí)機(jī)體前方地面的圖像示意圖；
[0032]圖4為一實(shí)施例中基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)右側(cè)傾斜時(shí)機(jī)體前方地面的圖像示意圖；
[0033]圖5為一實(shí)施例中基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)翻倒時(shí)機(jī)體前方地面的圖像示意圖；
[0034]圖6為一實(shí)施例中割草機(jī)控制方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0035]為了便于理解本發(fā)明，下面將參照相關(guān)附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)行更全面的描述。附圖中給出了本發(fā)明的較佳實(shí)施例。但是，本發(fā)明可以以許多不同的形式來實(shí)現(xiàn)，并不限于本文所描述的實(shí)施例。相反地，提供這些實(shí)施例的目的是使對(duì)本發(fā)明的公開內(nèi)容的理解更加透徹全面。
[0036]需要說明的是，除非另有定義，本文所使用的所有的技術(shù)和科學(xué)術(shù)語(yǔ)與屬于本發(fā)明的技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員通常理解的含義相同。本文中在本發(fā)明的說明書中所使用的術(shù)語(yǔ)只是為了描述具體的實(shí)施例的目的，不是旨在于限制本發(fā)明。本文所使用的術(shù)語(yǔ)“及/或”包括一個(gè)或多個(gè)相關(guān)的所列項(xiàng)目的任意的和所有的組合。
[0037]請(qǐng)參考圖1，為一實(shí)施例中基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)的結(jié)構(gòu)模塊圖。
[0038]該基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)包括機(jī)體(圖未示)、切割裝置200、圖像采集裝置300以及控制裝置400。其中，切割裝置200設(shè)于所述機(jī)體的底部，控制裝置400分別與圖像采集裝置300、切割裝置200連接。
[0039]該基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)在工作的過程中可能因工作環(huán)境或人為的影響出現(xiàn)被提起、遇到臺(tái)階、被障礙物姅?shù)沟惹闆r，這樣位于所述機(jī)體底部且依然在旋轉(zhuǎn)的切割裝置200可能會(huì)導(dǎo)致人身傷害。圖像采集裝置300用于采集所述機(jī)體前方地面的圖像數(shù)據(jù)。正常狀態(tài)下，所述機(jī)體前方地面的圖像示意圖如圖2所示。在本實(shí)施例中，圖像采集裝置300包括設(shè)于所述機(jī)體前端且具有向地面方向開口的遮光罩、位于所述遮光罩內(nèi)的攝像頭和光源，所述遮光罩用于防止干擾光進(jìn)入所述攝像頭，所述光源用于照射所述機(jī)體前方的地面。
[0040]控制裝置400用于根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)計(jì)算得到圖像特征值，并將所述圖像特征值與預(yù)存的特征閾值進(jìn)行比較:若所述圖像特征值小于所述特征閾值，控制所述切割裝置繼續(xù)工作；否則控制所述切割裝置停止工作。在本實(shí)施例中，所述圖像特征值為灰度均值。
[0041]具體地，控制裝置400首先將所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度化處理，然后分別計(jì)算不同邊界區(qū)域中所包含的像素點(diǎn)的灰度均值，并將其中最大的灰度均值作為所述圖像特征值。
[0042]當(dāng)所述機(jī)體的底部進(jìn)光量瞬間增大，那么圖像采集裝置300采集到所述機(jī)體前方地面的圖像數(shù)據(jù)的灰度均值也會(huì)增大，此時(shí)，可認(rèn)為該基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)出現(xiàn)了被提起、遇到臺(tái)階、被障礙物姅?shù)沟葼顩r。比如，當(dāng)該基于圖像檢測(cè)的割草機(jī)出現(xiàn)左側(cè)傾斜、右側(cè)傾斜或翻倒等不同情況時(shí)，其對(duì)應(yīng)的機(jī)體前方地面的圖像示意圖分別如圖3?5所示。
[0043]圖像數(shù)據(jù)灰度化處理一般有四種方法:分量法、最大值法、平均值法以及加權(quán)平均法。其中，分量法是將彩色圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的三個(gè)分量的亮度分別作為三個(gè)灰度圖像在該像素點(diǎn)處的灰度值，然后根據(jù)應(yīng)用需要選取一種灰度圖像；最大值法是將彩色圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的三個(gè)分量的亮度最大值作為灰度圖的灰度值；平均值法是將彩色圖像中的三個(gè)分量的亮度求平均值得到一個(gè)