阅读说明：本技术 防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法及装置 (Method and device for detecting disinfection and cleaning operation effect of epidemic prevention disinfection and cleaning robot ) 是由 李亮 张斌 张岁寒 景斌 陈凯 廖国勇 于 2020-04-15 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法及装置,所述方法包括步骤：分别获取并保存机器人沿预设的规划行驶路径进行清扫前、后的地面未清洁图像和已清洁图像；对所述未清洁图像和已清洁图像进行比对；当对比不合格时,控制机器人先沿预设的规划行驶路径后退至需二次消毒清洁区域,再沿规划行驶路径前行进行再次消毒清洁；重复前述步骤,直到完成所有区域作业且清洁效果达标。本发明不会增加洗地机没有必要的运动距离,提高了洗地机工作效率、大幅缩短洗地机行走距离,减少了能源浪费。(The invention discloses a method and a device for detecting the disinfection and cleaning operation effect of an epidemic prevention disinfection and cleaning robot, wherein the method comprises the following steps: respectively acquiring and storing an uncleaned image and a cleaned image of the ground before and after the robot cleans along a preset planning driving path; comparing the uncleaned image and the cleaned image; when the comparison is unqualified, the robot is controlled to retreat to an area needing secondary disinfection and cleaning along a preset planning driving path, and then moves forward along the planning driving path to carry out secondary disinfection and cleaning; and repeating the steps until all the area operations are completed and the cleaning effect reaches the standard. The invention can not increase the unnecessary movement distance of the floor cleaning machine, improves the working efficiency of the floor cleaning machine, greatly shortens the walking distance of the floor cleaning machine and reduces the energy waste.)

防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法及装置

技术领域

本发明涉及环保机器人领域，特别地，涉及一种防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法及装置。

背景技术

通过洗地机对地面进行清洁吸地作业时，由于作业参数是事先统一设定的，在面对一些较难清洁干净的地面时可能会出现一次清洁难以达标的区域，这时，需要对该区域进行判定和二次清洁。市场上现有的自动化智能洗地机在判定洗地效果以后需要对二次清洗的地点进行路径规划，其使用现有路径规划方法进行路径规划，即对一个区域中的所有地面图像与清洗标准图像进行比对以后再重新进行路径规划，如果不合格的地面图像相距很远，则统计完所有不合格区域后再重新规划清洗将导致作业效率低下、时机浪费和能源浪费等诸多问题。

发明内容

本发明一方面提供了一种防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法，以解决现有洗地机因洗地效果不佳进行二次清洁时效率低下、时机浪费和能源浪费的技术问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法，包括步骤：

分别获取并保存机器人沿预设的规划行驶路径进行清扫前、后的地面未清洁图像和已清洁图像；

对所述未清洁图像和已清洁图像进行比对；

当对比不合格时，控制机器人先沿预设的规划行驶路径后退至需二次消毒清洁区域，再沿规划行驶路径前行进行再次消毒清洁；

重复前述步骤，直到完成所有区域作业且清洁效果达标。

进一步地，所述地面未清洁图像和已清洁图像为RGB图像且通过深度相机分别获取。

进一步地，对所述未清洁图像和已清洁图像进行比对之前还包括步骤：

对所述未清洁图像和已清洁图像进行预处理得到清扫前、后的地面污渍相关特征参数，所述地面污渍相关特征参数包括亮度参数，污渍面积和数量。

进一步地，所述亮度参数通过如下步骤获得：

将所述未清洁图像和已清洁图像分别转成灰度图像；

对所述灰度图进行每个像素点计算偏离128的差，然后对整个图像求和取均值，将结果记作P，得到所述未清洁图像和已清洁图像的亮度参数。

进一步地，所述污渍面积和数量通过如下步骤获得：

基于FCN语义分割网络，构造级联自编码结构对所述未清洁图像和已清洁图像中的污渍进行定位分割；

将分割后的污渍用卷积神经网络CNN进行污渍分类，通过最小凸包面积计算污渍的面积；

将分割后的污渍进行标记和统计得到污渍数量。

进一步地，对所述未清洁图像和已清洁图像进行比对具体包括步骤：

比较所述未清洁图像和已清洁图像的亮度参数、污渍面积和数量；

当已清洁图像的污渍数量和面积大于未清洁图像的污渍数量和面积，

和/或已清洁图像的亮度参数小于未清洁图像的亮度参数时，判定清洁效果不合格。

进一步地，当对比不合格时，控制机器人先沿预设的规划行驶路径减速后退至需二次消毒清洁区域，再沿规划行驶路径加大机器人洗地功率和/或慢速前行对所述需二次消毒清洁区域进行再次消毒清洁。

本发明另一方面提供了一种防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测装置，包括：

图像获取模块，用于通过深度相机分别获取并保存机器人沿预设的规划行驶路径行进时清扫前、后的地面未清洁图像和已清洁图像；

图像比对模块，用于对所述未清洁图像和已清洁图像进行比对；

控制模块，用于当对比不合格时，控制机器人先沿预设的规划行驶路径后退至需二次消毒清洁区域，再沿规划行驶路径前行进行再次消毒清洁。

本发明另一方面提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，在所述程序运行时控制所述存储介质所在的设备执行如所述的防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法。

本发明另一方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如所述的防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法。

本发明包括如下有益效果：

本发明通过对清扫前、后的地面未清洁图像和已清洁图像进行比对来判断洗地合格的区域，同时在检测出洗地不合格的区域后，洗地机能立刻原路倒退至没有洗地合格区域重新清洗至干净为止，不同于现有技术在统计完所有区域后在重新规划路径的是，本发明不会增加洗地机没有必要的运动距离，提高了洗地机工作效率、大幅缩短洗地机行走距离。

除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明优选实施例的防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法流程示意图。

图2是防疫消毒清洁机器人主视示意图。

图3是所述防疫消毒清洁机器人无人驾驶系统组成示意图。

图4为本发明优选实施例中亮度参数求取流程示意图。

图5是本发明优选实施例中污渍面积及数量求取流程示意图。

图6是本发明优选实施例中清洁效果判定流程示意图。

图7为本发明优选实施例的防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测装置示意图。

图中：1、刷盘总成；2、轮毂电机；3、转向装置；4、吸水总成；5、刷盘推杆；6、吸水扒推杆；7、行走轮；8、行走机体；9、喷雾消毒装置；10、方向盘；11、无人驾驶系统；12、水箱总成；13、电气控制系统；14、前下超声波传感器；15、固态面阵雷达；16、单线激光雷达；17、前上超声波雷达；18、前深度相机；19、侧超声波传感器；20、惯性测量单元；21、多线激光雷达；22、后深度相机；23、后超声波传感器；24、工控机。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

参照图1，本发明的优选实施例提供了一种防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法，包括步骤：

S1、分别获取并保存机器人沿预设的规划行驶路径进行清扫前、后的地面未清洁图像和已清洁图像；

S2、对所述未清洁图像和已清洁图像进行比对；

S3、当对比不合格时，控制机器人先沿预设的规划行驶路径后退至需二次消毒清洁区域，再沿规划行驶路径前行进行再次消毒清洁；

S4、重复前述步骤，直到完成所有区域作业且清洁效果达标。

本实施例可以应用于诸多具有自动行走的扫地机，如图3和图4所示的防疫消毒清洁机器人为例，该机器人集消毒和清洁扫地于一身，包括行走机体8、水箱总成12、刷盘总成1、吸水总成4、喷雾消毒装置9、无人驾驶系统11、电气控制系统13。

所述行走机体8的底部设置有行走轮7，顶部设置有用于人工驾驶的方向盘10，其中，位于所述行走机体8前端的行走轮7通过转向装置3与所述行走机体8相连接，便于转向，位于所述行走机体8后端的行走轮7则仅提供动力，不具备转向功能。所述行走轮7设置有由锂电池提供电能驱动轮体转动的轮毂电机2，该防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法以锂电池为动力能源，通过轮毂电机2驱动行走，轮毂电机2和行走轮7集成安装为一体，可有效简化机器人结构，使机器人结构更加紧凑、可靠。

所述水箱总成12固定设置在所述行走机体8上，用于容纳作业用消毒溶液及扫地废水，所述水箱总成12一方面提供配制好的用消毒溶液，同时也用户密封收集扫地废水，防止机器人清扫作业所产生的废水对环境造成二次污染；

所述刷盘总成1活动设置在所述行走机体8前端，主要通过旋转的方式清扫地面。

所述吸水总成4活动设置在所述行走机体8底部且位于刷盘总成1后方，用于收集扫地废水并输送至所述水箱总成12，机器人在行走作业过程中，所述刷盘总成1按设定速度进行转动和喷洒混合好的消毒溶液，对地面进行清扫和消毒，清扫后的污水则通过位于所述刷盘总成1后方的所述吸水总成4收集后输送至所述水箱总成12的污水收集内进行后续的无害处理。

所述喷雾消毒装置9设置在所述水箱总成12上且连接水箱总成12内的消毒溶液，用于向指定物体表面按设定时长进行喷雾消毒，所述指定物体表面具体为作业区内人体常接触部位，包括座椅、门把手、扶手等人体容易触碰的物体表面。

所述电气控制系统13分别与所述行走机体8、水箱总成12、刷盘总成1、吸水总成4、喷雾消毒装置9及无人驾驶系统11电气连接，用于根据人工操作或无人驾驶系统11的行驶策略控制各部分执行元件动作。

所述无人驾驶系统11包括感知层和决策层，所述感知层通过传感器的数据融合修正相关误差后进行地图构建、定位、导航及避障，所述决策层包括工控机24。

其中，所述感知层具体包括：

多线激光雷达21，设置在所述行走机体8上端，通过以太网接口与所述工控机24电气连接，用于构建地图、定位及导航；

前下超声波传感器14、前上超声波雷达17、侧超声波传感器19、后超声波传感器23，分别设置在所述行走机体8的前下端、前上端、两侧边和后端，均通过RS485接口与所述工控机24电气连接，用于机器人前后左右的避障；

单线激光雷达16，设置在所述行走机体8前端，通过以太网接口与所述工控机24电气连接，用于构建地图、定位与避障；

固态面阵雷达15，所述固态面阵雷达15设置在所述行走机体8前端，通过以太网接口与工控机24电气连接，用于避障及地面悬崖检测；

惯性测量单元20，所述惯性测量单元20通过RS232接口与所述工控机24电气连接，用于结合所述多线激光雷达21、单线激光雷达16对定位和导航进行修正；

前深度相机18和后深度相机22，均采用realsensed435相机，分别设置在所述行走机体8的前端和后端，通过USB接口与所述工控机24电气连接，可用于通过机器视觉识别物体并进行避障，本发明中还可通过前深度相机18和后深度相机22分别获取并保存机器人沿预设的规划行驶路径进行清扫前、后的地面未清洁图像和已清洁图像。

所述决策层包括工控机24，分别与所述感知层的各传感器电气连接，用于根据所述感知层的各传感器构建的已知位置信息进行路径规划与过程控制，规划出机器人的行进路径、速度以及避障方式。

所述行走机体8上设置有与所述刷盘总成1相连接、用于调节所述刷盘总成1作业位置的刷盘推杆5；以及与所述吸水总成4相连接、用于调节所述吸水总成4中吸水扒作业位置的吸水扒推杆6，各推杆通过液压或气压系统驱动，可实现刷盘推杆5和吸水扒推杆6的位置调节，如从存放场地到作业区域或转场作业时，或者作业完成后，可通过推杆抬起所述刷盘总成1和吸水扒，而在作业前或过程中，可通过各推杆调节所述刷盘总成1和所述吸水总成4与底面的相对位置，从而满足洗刷和吸水作业的需要。

进行地面及角落区域进行洗地消毒清洁作业时，防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法根据无人驾驶系统11规划好的路径，覆盖该工作区域进行自主导航、行走、避障，同时将混合好的消毒溶液喷洒在所有经过区域，刷盘总成1对该区域的污垢、油渍清洗干净，吸水总成4将洗刷后的污水、脏污吸入到污水存储容器内存储，直至污水存储容器满，机器人一直按规划好的路径自主进行消毒清洁工作。

本实施例的检测方法通过所述前深度相机18和后深度相机22获取所述地面未清洁图像和已清洁图像，所述地面未清洁图像和已清洁图像均为RGB图像。

本实施例的检查方法在获取了机器人沿预设的规划行驶路径进行清扫前、后的地面未清洁图像和已清洁图像后，通过对清扫前、后的地面未清洁图像和已清洁图像进行比对来判断洗地合格的区域，同时在检测出没有洗地合格的区域后，洗地机能立刻并原路倒退至没有洗地合格区域重新清洗至干净为止，不同于现有技术在统计完所有区域后在重新规划路径的是，本实施例不会增加洗地机没有必要的运动距离，提高了洗地机工作效率、大幅缩短洗地机行走距离，减少了能源浪费。

在本发明的另一实施例中，对所述未清洁图像和已清洁图像进行比对之前还包括步骤：

对所述未清洁图像和已清洁图像进行预处理得到清扫前、后的地面污渍相关特征参数，所述地面污渍相关特征参数包括亮度参数，污渍面积和数量。

本实施例通过对所述未清洁图像和已清洁图像进行预处理得到清扫前、后的地面污渍相关的亮度参数，污渍面积和数量，为后续进行清洁效果判定提供全面可靠的比较因素，为准确识别污渍提供必要的可行性。

如图4所示，在本发明的另一实施例中，所述亮度参数通过如下步骤获得：

S201、将所述未清洁图像和已清洁图像分别转成灰度图像；

S202、对所述灰度图进行每个像素点计算偏离128的差，然后对整个图像求和取均值，将结果记作P，得到所述未清洁图像和已清洁图像的亮度参数。

如图5所示，在本发明的另一实施例中，所述污渍面积和数量通过如下步骤获得：

S211、基于FCN语义分割网络，构造级联自编码结构对所述未清洁图像和已清洁图像中的污渍进行定位分割；

S212、将分割后的污渍用卷积神经网络CNN进行污渍分类，通过最小凸包面积计算污渍的面积；

S213、将分割后的污渍进行标记和统计得到污渍数量。

本实施例使用深度学习的语义分割网络进行图像中的污渍进行分割定位，再统计出污渍的检测面积和数量，相比传统图像处理方法，分隔精度更高，能够准确识别出污渍的面积和数量，为后续的作业效果判定提供精确的数据，保证判定结果的正确性。

如图6所示，在本发明的另一实施例中，对所述未清洁图像和已清洁图像进行比对具体包括步骤：

S221、比较所述未清洁图像和已清洁图像的亮度参数、污渍面积和数量；

S222、当已清洁图像的污渍数量和面积大于未清洁图像的污渍数量和面积，和/或已清洁图像的亮度参数小于未清洁图像的亮度参数时，判定清洁效果不合格。

本实施例通过比较已清洁图像和未清洁图像的亮度参数、污渍数量和面积的大小关系来量化判定清洁效果是否合格，能够更加真实和准确的反应清洁前后的差异和清洁效果，本实施例即可以仅靠已清洁图像和未清洁图像的亮度参数大小关系直接判定清洁效果。也可以仅靠已清洁图像和未清洁图像的污渍数量和面积大小关系直接判定清洁效果，如在地面因颜色、材质等原因不便区分亮度参数时。或者在亮度参数、渍数量和面积全部满足大小关系时综合判定清洁效果。多种方式的选择，在提高灵活性的同时，保证判定的准确性。

在本发明的另一可行的实施例中，当对比不合格时，控制机器人先沿预设的规划行驶路径减速后退至需二次消毒清洁区域，再沿规划行驶路径加大机器人洗地功率和/或慢速前行对所述需二次消毒清洁区域进行再次消毒清洁。

本实施例中，当判定地面的清洁效果不合格时，上述防疫消毒清洁机器人在无人驾驶系统11的控制下，会先沿预设的规划行驶路径减速后慢速退至需二次消毒清洁区域，选择慢速后退可有效减少对机器人及其内部溶液的晃动，保证机器人移动的平稳性。而在到达需二次消毒清洁区域后，防疫消毒清洁机器人可以按预设的参数进行清洁作业，考虑到需二次消毒清洁区域内的污渍可能因为比较难以清洗才导致第一次消毒清洁时未能达标，因此，本实施例采用两种方式保证二次消毒清洁时能够彻底将污渍清除达标，一种方式是加大机器人洗地功率，即加大刷盘总成1的清扫力度和强度，达到彻底将污渍清除的目的；还有种方式是减少机器人的行走速度，即延长清扫时间，也能一定程度上达到彻底将污渍清除的目的。

如图7所示，本发明的另一实施例提供了一种防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测装置，包括：

图像获取模块，用于通过深度相机分别获取并保存机器人沿预设的规划行驶路径行进时清扫前、后的地面未清洁图像和已清洁图像；

图像比对模块，用于对所述未清洁图像和已清洁图像进行比对；

控制模块，用于当对比不合格时，控制机器人先沿预设的规划行驶路径后退至需二次消毒清洁区域，再沿最初的规划行驶路径前行进行再次消毒清洁。

本发明的另一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在的设备执行如所述防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法。

本发明的另一实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现所述防疫消毒清洁机器人消毒清洁作业效果检测方法。为更好的支持图像处理，本实施例中处理器选用arm9处理器，另外为了实现对神经网络对图像进行精确处理，还包括两个intelmovidius神经网络加速棒，用于分别处理由前后两个相机获取的未清洁图像和已清洁图像。需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本实施例方法所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个或者多个计算设备可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机，服务器，移动计算设备或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)，磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。