[发明专利]一种光源调节方法及装置

说明书

本发明实施例提供的光源调节方法及装置，通过获取设定光源照射下物体的物体图像，然后对图像进行识别得到被照射物体的表面反光特征参数，进而可以根据该表面反光特征参数生成光照调节参数，不断优化光照条件，可以实现自动光照强度。

技术领域

本发明涉及光照控制技术领域，具体涉及一种光源调节方法及装置。

背景技术

目前对于物体表面识别方面，需要在光源照射下进行，对于复杂工业环境，光源的光照强度一般通过实验者利用视觉感知确定是否合适，一方面误差较大，另一方面无法形成自动化处理的工艺，耗费人力物力。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明实施例提供一种光源调节方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。

一方面，本发明提供一种光源调节方法，包括：

获取设定光源照射下物体的物体图像；

根据所述物体图像确定被照射物体的表面反光特征参数；

根据所述表面反光特征参数生成光照调节参数，以调节所述设定光源的照明参数。

在优选的实施例中，在生成光照调节参数之后，还包括：执行迭代步骤，获取按照所述光照调节参数调节设定光源的照明强度之后的物体图像；之后根据再次获取的物体图像重新确定被照射物体的表面反光特征参数；最后根据所述表面反光特征参数生成光源矫正参数，矫正所述设定光源的当前光照强度，直至所述物体在当前光照强度下的表面反光特征参数处于设定范围。

在优选的实施例中，所述表面反光特征参数包括：表面弯曲度和反光性，所述照明参数包括光照强度和照明角度；相对应地，所述根据所述物体图像确定被照射物体的表面反光特征参数，根据所述表面反光特征参数生成光照调节参数，包括：

根据所述物体图像确定被照射物体的表面弯曲度和反光性，根据所述表面弯曲度和反光性生成光照强度和照明角度。

在优选的实施例中，所述根据所述物体图像确定被照射物体的表面反光特征参数，包括：

将所述物体图像输入至预设的神经网络图像识别模型，所述神经网络图像识别模型的输出为所述光照调节参数；其中所述神经网络图像识别模型是利用多个已标注表面反光特征参数的物体图像训练形成。

在优选的实施例中，还包括：

建立所述神经网络图像识别模型。

在优选的实施例中，还包括：

根据物体在多个使用场景中的光照强度，生成初始光照参数；其中初次获取的所述物体图像是在初始光照参数下拍摄得到。

在优选的实施例中，所述根据物体在多个使用场景中的光照强度，生成初始光照参数，包括：

以物体在多个使用场景中的光照强度的平均值或者中位数为基准值，根据该基准值以及所述设定光源的光照参数，以使所述设定光源的光照强度为所述基准值。

另一方面，本发明提供一种光源调节装置，包括：

获取模块，获取设定光源照射下物体的物体图像；

反光特征参数确定模块，根据所述物体图像确定被照射物体的表面反光特征参数；

调节参数生成模块，根据所述表面反光特征参数生成光照调节参数，以调节所述设定光源的照明参数。