[发明专利]颜色识别校准方法、系统及介质

说明书

本发明提供了一种颜色识别校准方法、系统及介质，包括：在相同条件下，用多个颜色识别设备多次采集基准颜色得到一组基准颜色的RGB值，所述识别模型选取该组基准颜色的RGB值的中间值作为组内其他基准颜色的RGB值所要补偿达到的目标进行补偿，所述识别模型根据所述基准颜色的RGB值的中间值与组内其他基准颜色的RGB值的差值以及对应的所述变化关系，对每个颜色识别设备内预设的对其他颜色的RGB值判定范围进行补偿。本发明利用大数据得到不同颜色与基准颜色的数据变化的不同规律，采用不同的补偿手段对RGB值的判定范围进行补偿，无需对每次识别的结果进行校准，使得对于差异较大的颜色识别的速率得到提升，识别的准确度也更高。

技术领域

本发明涉及图像处理技术，具体地，涉及一种颜色识别校准方法、系统及介质。

背景技术

目前市面上有很多的颜色识别设备，有些是通过颜色传感器芯片来识别，有些是通过led三色灯配合光敏电阻进行识别。目前无论哪种识别方法，所读出来的值都会有误差，这些误差有些是和灯光亮度有关，有些是和光敏本身的差异有关，还有些是和配合的公差，比如光敏的高度，led灯的高度有关。

专利文献CN111625003A公开了一种移动机器人玩具及其使用方法，提及了移动机器人可以通过识别指令颜色得到相应的动作指令。然而在实际环境中，移动机器人由于移动速度较快，再结合对识别结果的校准，容易导致由于来不及识别指令卡的颜色而使指令卡漏判。

为了提高识别效率，有效的做法是采用RGB值差异较大的不同颜色作为不同的指令颜色，同时将颜色识别设备中设置的对每个颜色的RGB值判定范围进行扩大。这样虽然提高了识别效率，但是容易导致将非指令卡的颜色识别为指令卡的颜色。因此，针对RGB值差异较大的不同颜色，如何在提高识别效率的同时保证较低的误识别率是当前急需解决的技术难题。

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颜色识别校准方法、系统及介质。

根据本发明提供的一种颜色识别校准方法，包括：

数据采集步骤：采集基准颜色和基准颜色以外的其他颜色在相同环境条件下的RGB值，得到一组RGB值组，在不同环境条件下重复执行多次得到多组RGB值组；

模型建立步骤：将采集的多组RGB值组输入识别模型进行训练，得到不同环境条件下基准颜色的RGB值与其他颜色的RGB值之间的变化关系；

补偿步骤：在相同条件下，用多个颜色识别设备多次采集基准颜色得到一组基准颜色的RGB值，所述识别模型选取该组基准颜色的RGB值的中间值作为组内其他基准颜色的RGB值所要补偿达到的目标进行补偿，所述识别模型根据所述基准颜色的RGB值的中间值与组内其他基准颜色的RGB值的差值以及对应的所述变化关系，对每个颜色识别设备内预设的对其他颜色的RGB值判定范围进行补偿。

优选地，所述补偿步骤中，在基准颜色的RGB值与其他颜色的RGB值之间的变化关系不超过设定阈值的情况下不进行补偿。

优选地，所述其他颜色的RGB值判定范围的获取方式包括：选择多次采集到的同一所述其他颜色的RGB值的中间值，以所述中间值为中心进行放大和缩小预设数值，得到所述其他颜色的RGB值判定范围。

优选地，所述颜色识别设备根据采集到的待识别RGB值，判断所述待识别RGB值出于哪个所述其他颜色的RGB值判定范围，从而判断所述待识别RGB值的颜色。

根据本发明提供的一种颜色识别校准系统，包括：

数据采集模块：采集基准颜色和基准颜色以外的其他颜色在相同环境条件下的RGB值，得到一组RGB值组，在不同环境条件下重复执行多次得到多组RGB值组；