《基于RK3588+ToF的环境颜色区域位置识别方案研究》

基于RK3588+ToF的环境颜色区域位置识别方案研究

一、引言

（一）研究背景与目标

在当今科技飞速发展的时代，工业自动化、智能机器人以及环境监测等领域取得了长足的进步，对特定颜色区域的精准定位需求也随之愈发迫切。在工业生产中，精准识别特定颜色的零部件，能够极大地提高生产效率和产品质量；智能机器人在执行任务时，准确找到目标物体的位置，是实现自主作业的关键；在环境监测方面，快速定位特定颜色的污染区域，有助于及时采取措施，保护生态环境。

RK3588 作为一款高性能的嵌入式处理平台，采用了先进的 8nm 制程工艺，集成了四核 Cortex-A76 和四核 Cortex-A55 的八核 CPU 架构，主频分别高达 2.4GHz 和 1.8GHz，这种 big.LITTLE 架构设计使得 RK3588 在性能与能效之间达到了完美的平衡，能够流畅应对复杂计算和多任务场景。其内置的 Mali-G610MP4GPU 支持多种图形 API 标准，能够高效处理 3D 图形渲染和高清视频播放，具备强大的图形处理能力。尤为突出的是，RK3588 集成了 6TOPS 算力的 NPU（神经网络处理单元），支持 INT4/INT8/INT16 混合运算，并兼容 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等主流深度学习框架，在 AI 应用中具有显著优势，能够轻松处理图像识别、语音处理等复杂的机器学习任务。同时，它还拥有多路摄像头输入能力，为实现环境中给定颜色区域的实时位置识别提供了硬件基础。

ToF（飞行时间）传感器则是利用光飞行的时间来测量物体距离，能够提供高精度的深度信息。它不受物体颜色、材质等因素的影响，在复杂环境下也能稳定工作。将 RK3588 与 ToF 传感器相结合，充分发挥 RK3588 的强大计算能力和 ToF 传感器的高精度深度测量优势，可实现环境中给定颜色区域的实时位置识别。

本研究旨在构建一套软硬件协同的方案，充分利用 RK3588 和 ToF 传感器的特性，解决复杂光照条件下的颜色分割与三维定位问题。通过深入研究和实验，优化算法和硬件配置，实现对给定颜色区域的快速、准确识别和定位，为智能设备在复杂环境中的环境交互提供可靠的技术支撑，推动相关领域的发展。

（二）应用价值

该方案在多个领域具有广泛的应用前景和重要的应用价值。

在工业视觉检测领域，例如零件颜色分拣场景中，能够快速准确地识别不同颜色的零件，并根据颜色进行分类和分拣，提高生产效率和准确性，减少人工成本和错误率。以某电子元件生产线为例，采用基于 RK3588 和 ToF 的颜色区域位置识别方案后，对微小焊接缺陷、元件缺失或损坏等问题的检测准确率大幅提高，有效避免了不合格产品流入下一道工序。

在服务机器人领域，如目标物体追踪场景，机器人可以通过识别目标物体的颜色，利用本方案实时追踪目标物体的位置，实现自主导航和操作。在餐厅送餐机器人中，能够准确识别餐桌的位置，将食物准确无误地送到顾客面前；在家庭清洁机器人中，可识别不同区域的边界，实现高效的清洁任务。

在智慧安防领域，针对特定区域入侵监测场景，通过识别特定颜色的物体或人员，判断是否有非法入侵行为。一旦检测到入侵，立即发出警报，为安防监控提供有力支持。在智能变电站项目中，基于 RK3588 的智能监控系统能够精确掌握设备的运行状态，及时发现异常情况，保障电力系统的安全稳定运行。

该方案具备抗环境光干扰、高精度定位及实时处理的优势，能够显著提升设备在复杂环境中的感知能力，为各领域的智能化发展提供了有力的技术支持，具有重要的实际应用意义和经济价值。

二、系统架构设计

（一）硬件架构

1. 核心处理平台：RK3588

• 硬件特性：RK3588 采用先进的 8nm 制程工艺，具备强大的计算能力。其集成的四核 Cortex-A76 处理器，主频高达 2.4GHz，在处理复杂任务时展现出卓越的性能；四核 Cortex-A55 处理器，主频为 1.8GHz，在低功耗场景下也能稳定运行，这种大小核搭配的设计，使得 RK3588 在性能与能效之间取得了良好的平衡。它支持 LPDDR4/LPDDR5 内存，能够快速读取和存储数据，满足高速数据处理的需求。配备的 Mali-G610 MP4 GPU，具备出色的图形处理能力，能够流畅处理 3D 图形渲染和高清视频播放。独立的 NPU 拥有 6TOPS 的算力，支持 INT4/INT8/INT16 混合运算，并且兼容 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等主流深度学习框架，为 AI 应用提供了强大的支持。RK3588 还支持 48MP ISP 处理，能够对高分辨率图像进行快速处理，同时支持多路摄像头输入，为实现环境中给定颜色区域的实时位置识别提供了硬件基础。

• 外设接口：通过 MIPI CSI 接口，RK3588 能够与 RGB 摄像头实现高速数据传输，确保获取的图像清晰、稳定。I2C/SPI 接口则用于接入 ToF 传感器，以 VL53L1X 为例，这些接口能够保证传感器与 RK3588 之间的稳定通信，准确获取目标区域的深度信息。RK3588 支持 HDMI/DP 显示输出，方便将处理后的图像或结果进行可视化展示；同时，千兆以太网通信接口的配备，使其能够快速传输数据，满足工业级应用中对数据传输速度的要求。在实际应用中，可选择香橙派 RK3588 等工业级开发板，这些开发板具备丰富的接口和稳定的性能，能够满足不同场景下的开发需求。

2. 传感器模块

• RGB 摄像头：负责采集环境图像，为颜色区域检测提供数据基础。支持自动对焦功能，能够快速清晰地捕捉目标物体，确保在不同距离下都能获取高质量的图像。宽动态范围特性使其在复杂光照条件下也能正常工作，无论是强光直射还是光线昏暗的环境，都能准确还原物体的颜色和细节。其分辨率不低于 1080P，能够提供足够的图像细节，满足对颜色区域识别的精度要求。

• ToF 传感器：主要用于获取目标区域的深度信息。以常见的 VL53L1X 为例，它的测距精度可达 ±2%，有效测量距离为 0.1 - 4m，能够在较广的范围内提供准确的深度数据。通过 UART/I2C 接口与 RK3588 通信，将采集到的深度信息实时传输给核心处理平台。ToF 传感器能够提供像素级深度数据，为后续的深度信息融合和位置解算提供了高精度的数据支持，使得系统能够更准确地确定目标物体的位置和形状。

（二）软件架构

1. 系统底层支撑

• 操作系统：基于 Linux 5.10 进行定制化裁剪，以适应 RK3588 的硬件特性和应用需求。Linux 操作系统具有开源、稳定、可定制性强等优点，能够为系统提供坚实的软件基础。集成的 V4L2（Video for Linux Two）框架，能够方便地实现摄像头驱动管理，确保 RGB 摄像头和 ToF 传感器的数据能够稳定采集和传输。通过 Docker 容器化部署算法模块，能够将算法与底层系统环境隔离开来，提高算法的可移植性和环境兼容性，方便在不同的硬件平台上进行部署和运行。

• 工具链：使用 RKNN - Toolkit2 进行模型量化与 NPU 部署，该工具能够将训练好的模型进行量化处理，减少模型的大小和计算量，提高模型在 NPU 上的运行效率。同时，它支持 PyTorch/OpenCV 模型转换，方便将不同框架下训练的模型部署到 RK3588 平台上。借助 OpenCV 4.5.5 实现图像处理，OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和算法，能够对采集到的图像进行色彩校正、噪声滤波等预处理操作，以及颜色区域检测等关键处理步骤。利用 Eigen 库进行矩阵运算优化，Eigen 库是一个高效的 C++ 线性代数库，能够快速进行矩阵乘法、加法等运算，为算法中的坐标变换、三维重建等操作提供高效的计算支持。

2. 算法处理流程

• 图像采集（RGB + 深度）：RGB 摄像头和 ToF 传感器同时工作，分别采集环境的彩色图像和深度图像。RGB 摄像头获取目标物体的颜色信息，ToF 传感器获取目标物体的深度信息，为后续的处理提供全面的数据支持。

• 预处理（色彩校正、噪声滤波）：对采集到的 RGB 图像进行色彩校正，补偿因光照、传感器特性等因素导致的颜色偏差，确保图像颜色的准确性。使用高斯滤波、中值滤波等方法对图像进行噪声滤波，去除图像中的随机噪声，提高图像的质量，为后续的颜色区域检测提供更可靠的数据。

• 颜色区域检测（HSV 阈值分割、形态学处理）：将 RGB 图像转换到 HSV 颜色空间，利用 HSV 颜色模型对颜色的描述更加直观和灵活的特点，通过设定合适的 HSV 阈值范围，分割出目标颜色区域。对分割后的二值图像进行形态学处理，如腐蚀、膨胀等操作，去除小的噪声区域，填补空洞，使目标颜色区域更加完整和准确。

• 深度信息融合（坐标配准、三维重建）：通过坐标配准，将 RGB 图像和深度图像的坐标系进行统一，确保两者的像素点能够正确对应。利用配准后的深度信息和 RGB 图像，进行三维重建，构建目标物体的三维模型，为准确计算目标物体的位置提供基础。

• 位置解算（世界坐标系转换）：根据三维重建得到的目标物体模型，将其坐标从相机坐标系转换到世界坐标系，得到目标物体在世界坐标系下的准确位置。通过一系列的坐标变换和计算，结合相机的内参和外参信息，实现从图像坐标到世界坐标的转换。

• 结果输出（坐标数据、可视化标记）：将计算得到的目标物体位置坐标数据进行输出，供后续的应用程序使用。同时，在原始图像上对识别出的目标颜色区域进行可视化标记，如绘制矩形框、标注类别等，直观展示识别结果，方便用户查看和分析。

三、关键技术实现

（一）图像采集与预处理

1. 色彩校正技术

在利用 RK3588 进行图像采集时，常常会遇到图像偏绿的问题，严重影响颜色区域的准确识别。这一问题主要源于传感器校准偏差、白平衡设置不当以及色彩校正矩阵（CCM）的错误配置。其中，传感器校准偏差可能是由于生产工艺的微小差异导致传感器对不同颜色的敏感度不一致，从而使绿色通道的增益过高；白平衡设置不当会使图像在不同光源下无法保持正确的色彩平衡，在某些光源下可能会呈现出偏绿的色调；而色彩校正矩阵的错误配置则会导致不同颜色通道之间的关系失衡，进一步加剧绿色通道的过度增强。为解决这一问题，我们采取了一系列针对性措施。

在白平衡参数调整方面，我们使用 v4l2 - ctl 工具进行手动设置，将色温设定为 6500K。这一数值是基于对常见光源的色温分析以及大量实验得出的，在多数环境下能够有效改善图像的色彩平衡。通过该工具，我们向摄像头驱动发送指令，精确调整白平衡增益，使图像中的白色能够准确还原，从而间接平衡其他颜色通道，减少偏绿现象。在实际操作中，我们在一个室内环境中，使用了未经过白平衡调整的摄像头进行图像采集，图像明显偏绿，尤其是白色物体表面呈现出明显的绿色色调。在使用 v4l2 - ctl 工具将色温设置为 6500K 后，白色物体恢复了原本的白色，图像整体的偏绿现象得到了显著改善，其他颜色也更加准确地呈现出来。

对于色彩校正矩阵（CCM），我们通过仔细分析和多次试验，将绿色通道的增益降低。具体来说，我们将 CCM 矩阵中 G 通道的权重设置为 0.8，相较于默认的 1.0 有所降低。这样的调整能够有效减少绿色通道在图像中的贡献，从而平衡 RGB 三通道的强度。我们在实验室环境下，使用了标准色卡进行图像采集，通过对比采集图像与标准色卡的颜色差异，不断调整 CCM 矩阵参数。当将 G 通道权重设置为 0.8 时，采集图像中的颜色与标准色卡的颜色最为接近，验证了这一参数设置的有效性。

为进一步优化色彩校正效果，我们在图像采集后，利用 OpenCV 进行后处理。通过 Python 脚本，我们使用 OpenCV 库对图像进行通道分离和亮度调整。首先，使用cv2.split函数将图像的 RGB 三个通道分离出来，然后对绿色通道进行单独处理。通过cv2.multiply函数，将绿色通道的像素值乘以 0.8，降低其亮度。最后，使用cv2.merge函数将处理后的三个通道重新合并，得到校正后的图像。我们使用了一张在荧光灯下拍摄的水果照片，照片整体偏绿，水果的颜色也不够鲜艳。经过 OpenCV 的后处理后，水果的颜色变得更加鲜艳自然，图像的偏绿问题得到了彻底解决。

除了软件层面的校正，我们还关注环境光对图像色彩的影响。在实际应用中，我们推荐采用 D65 标准光源照明。D65 标准光源模拟了白天平均日光的光谱分布，其色温约为 6500K，能够提供接近自然的光照条件，有效减少因光源导致的色偏问题。在一些对颜色准确性要求极高的工业检测场景中，如纺织印染行业对布料颜色的检测，使用 D65 标准光源能够确保采集的图像颜色与实际布料颜色高度一致，避免因光照问题导致的颜色误判。

若无法使用标准光源，在摄像头端加装红外 / 绿光滤光片也是一种有效的方法。例如，在一些存在大量荧光灯的室内环境中，荧光灯会发出特定波长的绿光，导致图像偏绿。通过加装绿光滤光片，可以过滤掉大部分绿光，减少色偏干扰。我们在一个办公室环境中进行了测试，办公室内主要使用荧光灯照明，未加装滤光片时采集的图像偏绿严重。在加装绿光滤光片后，图像的偏绿现象明显减轻，色彩更加真实。

2. 图像增强与降噪

在图像采集过程中，噪声的存在严重影响图像质量，降低颜色区域检测的准确性。噪声主要来源于传感器本身的电子噪声以及环境干扰，呈现出不同的特性，如高斯噪声表现为随机的亮度波动，椒盐噪声则表现为孤立的亮点或暗点。为有效去除噪声，我们采用双边滤波算法。双边滤波是一种非线性滤波方法，它不仅考虑像素的空间距离，还考虑像素值的相似性。在滤波过程中，距离中心点越近且像素值越相似的像素，其权重越大。这样，双边滤波可以有效地保留图像边缘，同时抑制噪声。

在 OpenCV 中，我们使用cv2.bilateralFilter函数实现双边滤波。该函数的参数设置对滤波效果起着关键作用。其中，d参数表示滤波器直径，必须是正奇数。较大的直径会使滤波效果更强，但也可能导致图像细节丢失，经过多次实验，我们发现将d设置为 15 时，能够在有效去除噪声的同时较好地保留图像细节；sigmaColor参数表示颜色空间滤波器的标准差，该值越大，对颜色差异的敏感度越低，我们将其设置为 75，能够在保持颜色信息的同时去除噪声；sigmaSpace参数表示空间滤波器的标准差，越大对空间距离的敏感度越低，设置为 75 时，能够在空间上均匀地进行滤波，使图像的平滑效果更加自然。在一张含有高斯噪声的人物照片上应用双边滤波，未处理的照片中人物面部和背景都有明显的噪声点，图像看起来较为粗糙。经过双边滤波处理后，噪声点明显减少，人物面部的细节如眼睛、眉毛等依然清晰可见，图像变得更加平滑自然。

对于 ToF 深度图，由于测量原理和环境因素，常常会出现空洞问题，即部分像素点的深度值缺失。为解决这一问题，我们采用中值滤波结合邻近插值法。中值滤波通过统计邻域内像素值的中值来替换当前像素值，能够有效去除椒盐噪声等孤立噪声点。我们使用cv2.medianBlur函数进行中值滤波，该函数的ksize参数表示滤波核的大小，我们将其设置为 5，能够在不影响深度图整体结构的前提下，有效地去除噪声。对于空洞区域，我们采用邻近插值法进行填充。具体来说，对于空洞中的每个像素点，我们寻找其周围最近的有效像素点，将该有效像素点的深度值赋给空洞像素点。在一个包含物体的 ToF 深度图中，物体表面存在一些空洞。经过中值滤波和邻近插值法处理后，空洞得到了有效填充，物体的形状更加完整，深度信息更加连续，为后续的深度信息融合和位置解算提供了更可靠的数据。

在一些低光照场景下，图像的对比度较低，颜色区分度不高，这给颜色区域检测带来了困难。为解决这一问题，我们采用 CLAHE（限制对比度自适应直方图均衡化）算法。CLAHE 是一种局部自适应的直方图均衡化方法，它将图像分成多个小块，对每个小块分别进行直方图均衡化，从而提升图像的局部对比度。在 OpenCV 中，我们使用cv2.createCLAHE函数创建 CLAHE 对象，并设置其参数。clipLimit参数表示对比度限制，设置为 2.0 时，能够在增强对比度的同时避免过度增强导致的噪声放大；tileGridSize参数表示图像分块的大小，设置为 (8, 8) 时，能够在不同光照条件下有效提升颜色区分度。在一张低光照环境下拍摄的室内场景照片上应用 CLAHE 算法，未处理的照片中室内的物体颜色暗淡，难以区分。经过 CLAHE 处理后，图像的亮度得到了均衡调整，不同颜色的物体之间的对比度明显增强，能够清晰地分辨出各个物体的颜色和轮廓，为后续的颜色区域检测提供了更好的基础。

（二）颜色区域检测算法

1. 基于 HSV 空间的阈值分割

RGB 颜色空间对光照变化较为敏感，在不同光照条件下，同一颜色的 RGB 值可能会发生较大变化，从而影响颜色区域检测的准确性。因此，我们将 RGB 图像转换至 HSV 颜色空间进行处理。HSV 颜色空间将颜色表示为色相（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个分量，其中色相（H）分量表示颜色的种类，如红色、绿色、蓝色等；饱和度（S）分量表示颜色的鲜艳程度，饱和度越高，颜色越鲜艳；明度（V）分量表示颜色的明亮程度，明度越高，颜色越亮。这种表示方式使得颜色的描述更加直观和灵活，对光照变化具有更强的鲁棒性。

在实际应用中，我们利用颜色查找表（LUT）来定义目标颜色的 HSV 阈值范围。以红色为例，通过大量实验和分析，我们确定其 H 值范围为 [160°, 180°]，S 值范围为 [0.2, 1.0]，V 值范围为 [0.2, 1.0]。在 Python 中，我们使用 OpenCV 库进行图像空间转换和阈值分割。首先，使用cv2.cvtColor函数将 RGB 图像转换为 HSV 图像，然后使用cv2.inRange函数根据设定的阈值范围生成二值掩码。该函数会将 HSV 图像中满足阈值条件的像素设置为 255（白色），不满足条件的像素设置为 0（黑色），从而得到只包含目标颜色区域的二值图像。在一个包含红色物体的场景图像中，经过 RGB 到 HSV 的转换和阈值分割后，红色物体在二值掩码中清晰地呈现为白色区域，而其他非红色区域则为黑色，有效地将红色物体从背景中分离出来。

为了进一步优化分割结果，我们对生成的二值掩码进行形态学处理。形态学处理是基于数学形态学的图像处理方法，通过使用结构元素对图像进行腐蚀、膨胀等操作，来改变图像的形状和结构。首先，我们使用开运算（腐蚀 + 膨胀）来去除孤立噪声点。腐蚀操作会将图像中的白色区域（目标颜色区域）的边界向内收缩，从而去除一些与目标颜色区域不相连的孤立噪声点；膨胀操作则会将腐蚀后的白色区域边界向外扩张，恢复目标颜色区域的大小。在 OpenCV 中，我们使用cv2.erode函数进行腐蚀操作，cv2.dilate函数进行膨胀操作，结构元素选择为 3x3 的矩形。在一张经过阈值分割后的二值图像上，存在一些孤立的白色噪声点。经过开运算处理后，这些噪声点被有效去除，目标颜色区域的边界更加清晰。

接着，我们使用闭运算（膨胀 + 腐蚀）来连接断裂区域。膨胀操作会将白色区域的边界向外扩张，使一些原本断裂的区域连接起来；腐蚀操作则会将膨胀后的白色区域边界向内收缩，去除因膨胀而产生的多余部分，使目标颜色区域更加完整。在一个包含红色字母的图像中，经过阈值分割后，部分字母的笔画出现了断裂。经过闭运算处理后，这些断裂的笔画被成功连接起来，字母的形状更加完整，便于后续的轮廓检测和分析。

最后，我们使用cv2.findContours函数提取最大连通区域，作为目标颜色区域。该函数会在二值图像中查找所有的轮廓，并返回轮廓的坐标信息。我们通过比较各个轮廓的面积大小，选择面积最大的轮廓作为目标颜色区域，从而确保我们检测到的是真正的目标物体，而不是一些小的干扰区域。在一个包含多个红色物体的场景中，经过上述处理后，能够准确地提取出最大的红色物体的轮廓，将其作为目标颜色区域进行后续的分析和处理。

2. 深度学习辅助分割（可选）

在一些复杂背景场景下，仅依靠基于 HSV 空间的阈值分割方法可能无法准确地识别目标颜色区域。例如，当背景中存在与目标颜色相似的物体或纹理时，阈值分割可能会出现误判或漏判的情况。为了解决这一问题，我们引入深度学习辅助分割，使用轻量级语义分割模型 ENet 进行像素级分类。

ENet 模型是一种专为实时语义分割设计的轻量级神经网络，它采用了一系列优化技术，如瓶颈层结构、空洞卷积等，在保证分割精度的同时，大大减少了模型的参数量和计算量，使其能够在 RK3588 的 NPU 上高效运行。在训练阶段，我们使用大量包含各种复杂背景和目标颜色的图像进行训练，让模型学习不同场景下目标颜色区域的特征。数据集的来源包括公开的图像数据集以及我们在实际应用场景中采集的图像，通过对这些图像进行标注，明确目标颜色区域的位置和类别，为模型训练提供准确的监督信息。

为了将训练好的 ENet 模型部署到 RK3588 的 NPU 上，我们使用 RKNN - Toolkit2 进行模型量化与转换。该工具能够将 PyTorch 等框架训练的模型转换为 RKNN 格式，同时进行量化处理，将模型的权重和激活值从较高精度的数据类型转换为较低精度的数据类型，如从 32 位浮点数转换为 8 位整数，从而减少模型的大小和计算量，提高模型在 NPU 上的运行效率。在实际部署过程中，我们首先将训练好的 ENet 模型导出为 ONNX 格式，然后使用 RKNN - Toolkit2 将 ONNX 模型转换为 RKNN 模型。在转换过程中，我们根据 RK3588 的硬件特性和 NPU 的计算能力，对模型进行量化配置，选择合适的量化算法和量化参数，以平衡模型的精度和运行效率。

在 RK3588 平台上，使用 NPU 运行 ENet 模型进行语义分割，能够实现 200fps@1080P 的实时分割速度。在一个复杂的工业场景中，背景中存在各种机械设备和杂物，目标物体的颜色与部分背景相似。使用基于 HSV 空间的阈值分割方法时，出现了较多的误判和漏判，无法准确地识别目标物体。而使用基于 ENet 模型的深度学习辅助分割方法后，能够准确地识别出目标物体的颜色区域，即使在目标物体部分被遮挡或背景复杂的情况下，也能保持较高的识别准确率，大大提升了复杂纹理下的颜色识别鲁棒性。

（三）ToF 深度信息融合与定位

1. 传感器标定与坐标配准

在将 RGB 图像与 ToF 深度信息进行融合之前，需要对 RGB 摄像头和 ToF 传感器进行标定，以获取它们的内参和外参，实现像素坐标到深度坐标的转换，并确保两者在时间上同步。

对于 RGB 摄像头的内参标定，我们采用张氏标定法。张氏标定法是一种经典的相机标定方法，它通过使用一个已知尺寸的棋盘格标定板，在不同角度和位置下采集多张棋盘格图像，然后利用图像中棋盘格角点的像素坐标和实际物理坐标之间的对应关系，求解相机的内参矩阵，包括焦距、主点坐标等参数，以及畸变系数，用于校正图像中的径向畸变和切向畸变。在实际操作中，我们使用 OpenCV 库中的cv2.findChessboardCorners函数来检测棋盘格角点，使用cv2.calibrateCamera函数进行相机标定。我们准备了一个 8x6 的棋盘格标定板，每个方格的边长为 25mm。在不同的光照条件和拍摄角度下，采集了 20 张棋盘格图像。通过张氏标定法，准确地计算出了 RGB 摄像头的内参矩阵和畸变系数，为后续的图像校正和坐标转换提供了基础。

对于 ToF 传感器与 RGB 摄像头的外参标定，我们使用高精度标定板同步采集 RGB 图像与 ToF 深度数据。在采集过程中，确保标定板在 RGB 摄像头和 ToF 传感器的视野范围内，并且保持静止。然后，通过图像处理算法，检测标定板上的角点，并将它们的像素坐标保存下来。利用标定板的像素坐标和其实际的物理坐标，输入到标定算法中，计算出标定板在相机坐标系中的位置和方向，即标定板的位姿。最后，根据标定板在 RGB 摄像头和 ToF 传感器中的位姿，通过相机的内部参数和外部参数计算出 ToF 传感器与 RGB 摄像头之间的相对位置和姿态，即旋转矩阵 R 与平移向量 T。在一个实验场景中，我们使用了一个带有特殊标记的标定板，通过上述方法，成功地计算出了 ToF 传感器与 RGB 摄像头之间的外参，实现了两者之间的坐标配准。

为了确保 RGB 图像与 ToF 深度帧在时间上同步，我们采用硬件触发或软件时间戳对齐机制。硬件触发机制通过硬件电路实现，当 RGB 摄像头和 ToF 传感器接收到同一个触发信号时，同时开始采集数据，从而保证两者采集的数据在时间上是同步的。软件时间戳对齐机制则是在采集数据时，为 RGB 图像和 ToF 深度帧分别添加时间戳，记录它们的采集时间。然后，在数据处理阶段，根据时间戳对两者进行对齐，确保它们在时间上的一致性。在实际应用中，我们在一个机器人导航场景中，采用了软件时间戳对齐机制。通过在 RGB 摄像头和 ToF 传感器的驱动程序中添加时间戳记录功能，在数据处理时，根据时间戳对 RGB 图像和 ToF 深度帧进行匹配和对齐，有效地避免了因时间不同步而导致的配准误差，提高了目标定位的准确性。

2. 三维位置解算

在完成传感器标定和坐标配准后，我们可以根据 RGB 图像和 ToF 深度信息计算目标物体的三维位置。对于图像中任一像素点 (u, v)，其对应的三维世界坐标 (X, Y, Z) 可通过以下公式计算：$$Z = D(u, v), \quad X = \frac{(u - u_0)Z}{f_x}, \quad Y = \frac{(v - v_0)Z}{f_y$$其中，D (u, v) 为 ToF 深度值，即该像素点对应的物体距离相机的深度；(u0, v0) 为图像中心，是相机内参中的主点坐标，代表图像坐标系的原点在像素坐标系中的位置；fx/fy 为摄像头焦距，是相机内参中的重要参数，决定了相机对物体的成像比例 ## 四、实验验证与结果分析

（一）实验平台搭建

1. 硬件配置

实验选用香橙派 RK3588 开发板作为主控板，其具备 8GB LPDDR4 内存，可快速读取和存储数据，满足高速数据处理的需求；配备 64GB eMMC 存储，能够存储大量的实验数据和程序。为确保系统稳定运行，采用 5V/4A 电源供电，以提供充足的电力；并安装散热风扇，有效降低芯片温度，保证其在长时间运行过程中的性能稳定。

传感器方面，采用 IMX219 RGB 摄像头，其分辨率高达 16MP，能够捕捉到丰富的图像细节，为颜色区域检测提供高质量的图像数据。VL53L5CX ToF 传感器具有多区域测距功能，能够快速准确地获取目标物体的深度信息。通过 FPC 排线将这两款传感器与主板连接，确保数据传输的稳定和高效。

在测试环境搭建上，精心构建了一个包含红、绿、蓝三色目标区域的模拟场景。为了模拟真实环境中的复杂光照条件，配置了荧光灯和自然光等混合光照，使光照强度在 200lux - 2000lux 范围内变化，以全面测试系统在不同光照条件下的性能表现。

2. 软件环境

系统基于 Debian 11 操作系统进行搭建，该操作系统具有稳定、开源的特点，能够为实验提供可靠的软件基础。内核版本为 5.10.160，对硬件的兼容性和驱动支持良好。安装 OpenCV 4.5.5 计算机视觉库，其提供了丰富的图像处理和分析函数，能够方便地实现图像采集、预处理、颜色区域检测等功能。RKNN - Toolkit2 1.6.0 则用于模型量化与 NPU 部署，将训练好的深度学习模型转换为适用于 RK3588 NPU 的格式，并进行高效的推理运算。

开发工具选用 VS Code 进行远程调试，其具备丰富的插件和强大的代码编辑功能，能够提高开发效率。GCC 10.3 交叉编译工具链用于将源代码编译成适用于 RK3588 平台的可执行文件。使用 Python 3.9 实现算法原型，Python 具有简洁易读、丰富的库支持等优点，能够快速实现各种复杂的算法。

（二）实验方案设计

1. 数据集构建

为了全面评估算法的性能，我们采集了不同光照、距离和角度下的 1000 组 RGB - D 图像。在光照方面，设置光照强度从 200lux 到 2000lux 变化，涵盖了室内较暗环境到室外强光环境等多种光照条件；距离设置为 0.5m 到 3m，模拟了不同距离下目标物体的成像情况；角度从 0° 到 60°，考虑了目标物体在不同视角下的特征变化。

对采集到的图像，我们仔细标注目标颜色区域的真值坐标。标注过程中，使用专业的图像标注工具，确保标注的准确性和一致性。这些标注好的图像和真值坐标数据构成了我们的数据集，用于算法验证与参数优化。通过在这个数据集上进行实验，我们可以评估算法在不同条件下的准确性和稳定性，从而对算法进行优化和改进。

2. 性能指标

• 识别准确率：通过计算目标区域像素分割正确率来衡量，公式为 TP/(TP + FP + FN)。其中，TP（True Positive）表示正确识别为目标颜色区域的像素数量，即实际为目标颜色区域且被正确检测到的像素点个数；FP（False Positive）表示错误识别为目标颜色区域的像素数量，即实际不是目标颜色区域却被误判为目标颜色区域的像素点个数；FN（False Negative）表示未被识别为目标颜色区域的像素数量，即实际是目标颜色区域但被漏检的像素点个数。该指标反映了算法对目标颜色区域识别的准确程度，数值越高，说明算法的识别准确率越高。

• 定位精度：通过计算三维坐标误差的均值与标准差来评估，即 (|X - Xgt|, |Y - Ygt|, |Z - Zgt|)。其中，X、Y、Z 是算法计算得到的目标物体在三维空间中的坐标，Xgt、Ygt、Zgt 是目标物体的真实三维坐标。均值反映了定位误差的平均水平，标准差则反映了定位误差的离散程度。该指标用于衡量算法对目标物体位置定位的精确程度，均值和标准差越小，说明定位精度越高。

• 实时性：通过测量单帧处理时间来评估，单帧处理时间包括图像采集、预处理、检测和定位等各个环节所需的时间总和。同时，根据单帧处理时间计算帧率（FPS），帧率越高，说明系统处理图像的速度越快，实时性越好。在实际应用中，实时性是一个关键指标，尤其是对于需要实时响应的场景，如机器人导航、实时监控等。

• 抗干扰能力：通过在不同光照噪声和背景复杂度下进行测试，评估算法的鲁棒性。在实验中，人为添加不同程度的光照噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，模拟实际环境中可能出现的噪声干扰；同时，构建不同复杂度的背景场景，如简单背景、复杂纹理背景、多物体背景等，测试算法在复杂背景下对目标颜色区域的识别和定位能力。抗干扰能力强的算法能够在各种干扰条件下保持较高的识别准确率和定位精度。

（三）实验结果与分析

1. 色彩校正效果

在未进行色彩校正时，图像存在明显的偏绿现象，经过测量，图像的偏绿度（G 通道均值 / B 通道均值）为 1.8。这导致在颜色区域检测时，分割准确率仅为 72%，许多目标颜色区域被错误识别或漏检。

经过一系列的色彩校正措施，包括白平衡调整、CCM 矩阵优化以及 OpenCV 后处理等，图像的偏绿度降至 1.05，接近理想的颜色平衡状态。此时，分割准确率大幅提升至 91%，目标颜色区域能够被准确地分割出来，有效减少了误判和漏判的情况。这一结果充分验证了我们所采用的色彩校正方法的有效性，能够显著提高图像的质量和颜色区域检测的准确性。

2. 定位精度

在 1m 距离下，系统的定位精度表现出色，X/Y 轴定位误差≤2cm，Z 轴误差≤3cm。这意味着在这个距离范围内，系统能够较为准确地确定目标物体的位置，满足多数工业场景对定位精度的要求。

当距离增加到 3m 时，由于传感器测量误差的累积以及图像分辨率的限制等因素，定位误差有所扩大，X/Y 轴误差分别扩大至 5cm，Z 轴误差扩大至 8cm。尽管误差有所增加，但仍然在可接受的范围内，能够满足一些对精度要求不是特别苛刻的工业场景的需求。

与纯视觉方案相比，引入 ToF 深度数据后，三维定位误差降低了 60%。这表明 ToF 深度数据能够提供准确的深度信息，有效弥补了纯视觉方案在定位上的不足，大大提高了系统的定位精度。在实际应用中，如工业机器人抓取物体、智能仓储货物定位等场景，高精度的定位能够提高工作效率和准确性，减少操作失误。

3. 实时性能

在纯 CPU 处理模式下，系统的帧率为 15FPS，能够实现基本的实时处理，但在一些对实时性要求较高的场景中，可能会出现卡顿现象。

启用 NPU 加速后，帧率大幅提升至 45FPS，能够流畅地处理图像，满足实时交互的需求。NPU 的强大计算能力能够快速执行深度学习算法和图像处理任务，大大提高了系统的处理速度。

在采用 Docker 容器化部署算法模块时，引入了约 10ms 的延迟。然而，与整体的处理时间相比，这一延迟对系统的性能影响可忽略不计。Docker 容器化部署能够提高算法的可移植性和环境兼容性，方便在不同的硬件平台和软件环境中进行部署和运行，在实际应用中具有重要的意义。

五、结论与展望

（一）研究结论

本研究基于 RK3588 平台与 ToF 传感器，成功构建了一套能够在复杂环境下实现给定颜色区域高精度定位的方案。该方案充分利用了 RK3588 强大的计算能力和丰富的接口资源，以及 ToF 传感器提供的高精度深度信息，有效解决了传统视觉方案在复杂光照条件下受光照影响大、缺乏深度信息的问题。

通过深入研究和优化图像采集与预处理、颜色区域检测、ToF 深度信息融合与定位等关键技术，我们实现了对 RGB 图像的精准色彩校正，有效提高了颜色区域检测的准确率；利用基于 HSV 空间的阈值分割和深度学习辅助分割算法，能够准确地识别出目标颜色区域；通过传感器标定与坐标配准，实现了 RGB 图像与 ToF 深度信息的精确融合，从而能够准确计算目标物体的三维位置。

实验结果表明，该系统在识别准确率、定位精度与实时性上均表现优异。在复杂光照条件下，识别准确率达到 91% 以上，能够准确地分割出目标颜色区域；在定位精度方面，1m 距离下 X/Y 轴定位误差≤2cm，Z 轴误差≤3cm，3m 距离下虽然定位误差有所扩大，但仍在可接受范围内，且与纯视觉方案相比，引入 ToF 深度数据后，三维定位误差降低了 60%；在实时性方面，启用 NPU 加速后，帧率能够达到 45FPS，满足实时交互的需求。这些结果充分证明了本方案的有效性和工程应用价值，为智能设备在复杂环境中的环境交互提供了可靠的技术支撑。

（二）未来工作

1. 多传感器融合：引入 IMU 惯性测量单元，利用其测量的加速度、角速度等信息，对动态场景下的目标位置进行更准确的预测和补偿，优化动态场景下的定位稳定性。融合激光雷达（LiDAR）数据，LiDAR 能够提供更全面的环境信息，通过将其与 RGB 图像和 ToF 深度信息进行融合，能够提升大范围环境建模能力，为智能设备在复杂环境中的导航和操作提供更丰富的数据支持。

2. 算法优化：基于迁移学习实现多颜色目标快速适配，通过在已有颜色目标数据集上训练的模型，快速迁移到新的颜色目标识别任务中，减少训练时间和数据需求。结合轻量级神经网络（如 MobileNetV3）进一步降低计算功耗，MobileNetV3 采用了一系列优化技术，如硬件感知的神经网络架构搜索和高效的注意力机制，能够在保持较高准确率的同时，大幅降低计算量和功耗，使方案能够拓展至无人机、移动机器人等低功耗场景。

3. 工程化适配：针对不同工业相机与 ToF 型号进行兼容性测试，全面评估不同型号传感器在本方案中的性能表现，包括图像质量、深度测量精度、数据传输稳定性等。开发通用驱动接口与参数配置工具，使不同型号的传感器能够方便地接入系统，并能够根据实际需求灵活调整参数，提升方案的复用性，降低工程化应用的成本和难度。