(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210944102.3 (22)申请日 2022.08.05 (71)申请人 中原动力 智能机器人有限公司 地址 450018 河南省郑州市河南自贸试验 区郑州片区(郑东)三全路与龙源四街 交叉口中原科技城创新孵化基地C座2 层 (72)发明人 刘丹　米金鹏　包震伟　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 许羽冬 (51)Int.Cl. G06T 7/187(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06V 10/30(2022.01)G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 一种基于自动扶梯检测的机器人控制方法 及装置 (57)摘要 本发明公开了一种基于自动扶梯检测的机 器人控制方法及装置， 该方法包括根据利用机器 人配置的相机端， 实时采集待检测图像， 利用 Sobel算子和预设的二值化算法以及图像形态学 操作对所述待检测图像进行处理， 确定所述待检 测图像中的多个梯度连通区域， 通过计算各所述 梯度连通区域的区域面积是否大于设定阈值， 生 成最小外接矩形框， 并获得所述的最小外接矩形 框的位置信息， 根据所述最小外接矩形框的位置 信息， 控制机器人执行相应的操作。 采用本发明 实施例， 可直接定位自动扶梯的位置， 减少数据 处理， 避免计算机资源的浪费， 通过对待检测图 像的各种处 理， 提高检测的准确性。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115311320 A 2022.11.08 CN 115311320 A 1.一种基于自动扶梯检测的机器人控制方法， 其特 征在于， 包括： 根据配置在机器人 上的相机端， 实时采集待检测图像； 根据Sobel 算子对所述待检测图像的边 缘特征提取， 生成边 缘灰度图； 根据预设的二值化算法和图像形态学操作， 确定所述边缘灰度图中的多个梯度连通 区 域， 并分别计算各 所述梯度连通区域的区域 面积； 当存在任意一个所述区域面积大于设定阈值时， 确定所述待检测图像上存在自动扶 梯， 并根据区域面积最大的梯度连通区域， 生 成最小外接矩形框， 获得所述的最小外接矩形 框的位置信息； 根据所述 最小外接矩形框和所述 位置信息， 控制机器人 执行相应的操作。 2.如权利要求1所述的一种基于自动扶梯检测的机器人控制方法， 其特征在于， 在所述 根据Sobel 算子对所述待检测图像的边 缘特征提取之前， 还 包括： 对获取的所述待检测图像进行图像灰度化， 生成第一灰度图， 并分别对所述第一灰度 图进行高斯滤波和降噪处 理， 获得第二灰度图。 3.如权利要求2所述的一种基于自动扶梯检测的机器人控制方法， 其特征在于， 所述根 据Sobel算子对所述待检测图像的边 缘特征提取， 生成边 缘灰度图， 具体为： 将所述第二灰度图与 预设的模板进行平面卷积， 获得所述第 二灰度图对应的图像横向 及纵向的亮度差分近似值； 根据预设的加权公式和所述图像横向及纵向的亮度差分近似值， 计算获得所述第 二灰 度图中的边 缘特征， 生成所述 边缘灰度图。 4.如权利要求3所述的一种基于自动扶梯检测的机器人控制方法， 其特征在于， 所述根 据预设的二值化算法和图像形态学操作， 确定所述边缘灰度图中的多个梯度连通区域， 并 分别计算各 所述梯度连通区域的区域 面积， 具体包括： 根据预设的灰度阈值， 将所述 边缘灰度图进行二 值化处理， 获得第一 二值图； 对所述第一二值图进行图像形态学操作， 剔除所述二值图中的噪声点， 获得第二二值 图； 遍历所述第 二二值图中各像素点， 结合种子填充法， 生成多个梯度 连通区域， 并根据 各 所述梯度连通区域内像素点的个数， 计算各 所述梯度连通区域的区域 面积。 5.如权利要求4所述的一种基于自动扶梯检测的机器人控制方法， 其特征在于， 对所述 第一二值图进行图像形态学操作， 剔除所述二值图中的噪声点， 获得第二二值图， 具体包 括： 根据预设的结构元素先对所述第 一二值图进行先膨胀后腐蚀的闭运算操作， 然后设定 新的结构元 素执行先腐蚀后膨胀的开 运算操作， 最后进行膨胀操作， 获得 所述第二 二值图。 6.如权利要求1所述的一种基于自动扶梯检测的机器人控制方法， 其特征在于， 在获得 所述各个所述梯度连通区域的区域 面积后， 还 包括： 判断各所述梯度连通区域的区域 面积是否大于所述设定阈值； 若各区域 面积均小于所述设定阈值， 则确定所述待检测图像上不存在自动扶梯； 若存在任意一个所述区域面积大于设定阈值， 则确定所述待检测图像上存在自动扶 梯。 7.如权利要求6所述的一种基于自动扶梯检测的机器人控制方法， 其特征在于， 所述根权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115311320 A 2据区域面积最大 的梯度连通区域， 生成最小外接矩形框， 获得所述的最小外接矩形框的位 置信息， 具体为： 在获得所述各个梯度连通区域的区域面积后， 保留所述梯度连通 区域的区域面积大于 所述设定阈值的梯度连通区域， 在所述保留的梯度连通区域中选择区域面积最大的梯度连 通区域块； 根据所述 区域面积最大的梯度连通 区域中像素点的最大最小横坐标及纵坐标值， 求解 最小外接矩形框， 根据所述最小外接矩形框的左上角和右下角坐标信息， 获取最小外接矩 形框的位置信息 。 8.一种基于自动扶梯检测的机器人控制装置， 其特征在于， 包括： 图像采集模块、 灰度 图生成模块、 连通区域计算模块、 位置计算模块和控制模块； 所述图像采集模块用于根据配置在机器人 上的相机端， 实时采集待检测图像； 所述灰度图生成模块用于根据Sobel算子对所述待检测图像的边缘特征提取， 生成边 缘灰度图； 所述连通 区域计算模块用于根据预设的二值化算法和图像形态学操作， 确定所述边缘 灰度图中的多个梯度连通区域， 并分别计算各 所述梯度连通区域的区域 面积； 所述位置计算模块用于当存在任意一个所述 区域面积大于设定 阈值时， 确定所述待检 测图像上存在自动扶梯， 并根据区域面积最大的梯度连通区域， 生成最小外接矩形框， 获得 所述的最小外 接矩形框的位置信息； 所述控制模块用于根据 所述最小外接矩形框和所述位置信 息， 控制机器人执行相应的 操作。 9.如权利要求8所述的一种基于自动扶梯检测的机器人控制装置， 其特征在于， 所述灰 度图生成模块包括： 灰度图处 理单元和边缘特征提取单元； 所述灰度图处理单元用于对获取的所述待检测图像进行图像灰度化， 生成第一灰度 图， 并对所述第一灰度图进行高斯滤波和降噪处 理， 获得第二灰度图； 所述边缘特征提取单元用于根据Sobel算子对所述第二灰度图的边缘特征进行提取， 生成边缘灰度图。 10.如权利要求8所述的一种基于自动扶梯检测的机器人控制装置， 其特征在于， 所述 连通区域计算模块包括： 二 值图生成单 元和面积计算单 元； 所述二值图生成单元用于根据预设的灰度阈值， 将所述边缘灰度图进行二值化处理， 获得第一二值图； 然后对所述第一二值图进行图像形态学操作， 剔除所述二值图中的噪声 点， 获得第二 二值图； 所述面积计算单元用于遍历所述第二二值图中各像素点， 结合种子填充法， 生成多个 梯度连通区域， 并根据各所述梯度连通区域内像素点的个数， 计算各所述梯度连通区域的 区域面积。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115311320 A 3