文档介绍：届贵州大学硕士学位论文
在机器人视觉系统的应用与研究
摘要
在基于视觉及模式识别的机器人控制系统中,需要对采集到的图像进行实时
处理针对基于机的视觉系统存在的实时性、性价比不高及不能适应恶劣工
作环境等问题,本文提出了以高性能的数字信号处理器作为机器
人视觉系统中的专用图像处理芯片,实现在动态图像中获取静态图像从而对采集
的图像进行处理和识别思想。
本文首先阐述了理论和器件的历史、现状和应用,以及图像处理领域中
芯片的选型,介绍了加芯片的特点、实时系统的构成
和基于的图像处理软件的开发环境和开发特点。接着阐述了基于硬件模块
的机器人视觉系统的基本硬件组成和硬件的各个功能模块的功能和
应用于机器视觉系统的应用软件设计开发流程。然后论述了图像采集
和预处理环节中的相关技术和理论以及目标图像中目标物体的识别和定位方法。
最后阐述了基于的机器人视觉系统中的图像预处理、特征提取、分类识别
和定位算法在中的实现过程,以及主机实现对控制的应用程序的设计
过程。
在本文中,主要是对圆柱体、长方体形、正方体、三角体这四类型的物体的
分类识别系统的研究和设计,针对的处理对象是图像的灰度图像,实现方式是采
用人机对话的控制模式对目标图像中的目标物体实现在图像专用处理硬件模块
中进行识别和定位系统的应用软件设计分为两部份机端和端应
用程序设计。
机端应用程序的设计是以劝十为开发平台,借助
的正库函数中提供的接口函数,建立一个对话框控制界面,通过对
话框控件的映射函数,实现机对进行相关控制
端应用程序的设计首先是对采集的灰度图像进行强度分量获取、预
处理和特征提取,然后分类识别,最后获取目标物体的中心坐标位置、夹度、面
积、方向等信息。
关键词数字图像处理嵌入式系统机器人视觉图像预处理特征
提取目标识别
届贵州大学硕士学位论文

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届贵州大学硕士学位论文
第一章绪论
论文背景
科技的飞速发展推动了工业生产的自动化,工业生产在提高生产率的同时也
在致力提高产品的质量,特别是在中国走向世界的今天,提高产品的质量更具有
重要的意义传统意义上的人工检测中的人很难适应高速的工业生产流水线作业
的检测任务,产品的质量也难以得到可靠的保证。基于模拟人的机器人视觉检测
是解决这一问题可行途径。
机器人视觉检测是一种以计算机视觉方法为基础,综合运用图像处理、精密
测量以及模式识别、人工智能等技术的非接触式检测方法。其基本原理是对由计
算机视觉系统得到的被测目标图像进行分析,从而得到所需要的测量信息,并根
据己有的先验知识,判断被测目标是否符合规范即合格或不合格。
计算机视觉检测在执行图像处理和分析例如图像的平滑、滤波、分割、特
征提取、分类测量等时耗时多,在有实时性和高精度检测要求时,单台微型机
一般不能达到速度上的要求,需要配备多台微型机或小型机,这就制约其应用。
年代以来,随着芯片的推出,为数字
图像处理技术的应用开创了新的局面。随着专为处理语音、图像等数字化信号的
芯片的推出,图像处理技术在各种应用领域的研究, 在数字图象处理中
的应用现已成为热门的研究课题。
实现图像处理的主要方式主要有
在通用计算机上用软件实现图像处理
在通用计算机系统中加入专用的加速处理模块
利用通用单片机
利用专用芯片
利用通用可编程芯片。
在众多图像处理方式中,最常用的是第种,但此种方式要占用几乎全
部的处理能力,速度相对较慢不适于实时处理,需要对其加以改进而其他几
种方式各有不足,如第种方式不适于嵌入式应用,专业性较强,应用受到限制
第种方式适于数字控制等不太复杂的数字信号处理,不适合计算量较大的图像
数据处理第种方式因为采用的是专用芯片,故其应用范围受限,系统不
够灵活,无法进行算法的升级与更新第种方式必须要用能充分考虑内部
并行性的汇编语言进行编制程序,具有一定困难。但是, 公司为了解决这个
问题,推出了一个开放、具有强大功能的集成开发环境它采用了由先进
的开发工具组成的直观系统,使用提供的工具,开发者可以非常方便地对
软件进行设计、编码、编译、调试、跟踪和实时性分