基于神經網絡的顯微視覺多目標識別.pdf

1、隨著機器人技術的發(fā)展,機器人的操作對象延伸到微觀領域,微裝配機器人應運而生,并且技術日漸成熟。微裝配機器人依靠視覺伺服,獲得顯微視覺下目標物體的圖像坐標及空間坐標,是后續(xù)機械手自動裝配的前提。本文開展的基于神經網絡顯微視覺的多目標識別是微裝配機器人視覺伺服的主要組成部分,而準確的識別各類目標是視覺伺服的基礎。
　　本文以靶裝配機器人為平臺,研究顯微視覺下的多目標識別,包括多目標預處理,目標分割,特征提取和多目標識別四個部分。首先簡

2、要介紹靶裝配機器人的系統(tǒng)結構及操作目標,針對顯微視覺下圖像的特點,對圖像進行一系列的預處理,包括圖像灰度化,均值濾波,邊緣提取,圖像分割。通過對幾種常見的邊緣提取方法的比較,采用Canny算子進行邊緣提取。由于閾值方法不能很好的對多目標圖像進行分割,本文采用聚類算法實現(xiàn)多目標分割,并根據目標的形狀特征,實現(xiàn)微夾鉗的聚類。基于靶裝配機器人操作目標的結構特征,采用不變矩特征量進行特征提取。針對顯微視覺下各目標容易被相互遮擋,采用不變矩方法無