JJR-1型教學(xué)機(jī)器人目標(biāo)識別技術(shù)的研究.pdf

1、智能機(jī)器人是當(dāng)今機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的主方向，它能夠從外界獲取信息，對環(huán)境的變化做出反應(yīng)，從而完成預(yù)編程機(jī)器人不能完成的任務(wù)。正如視覺是人類最重要的感覺一樣，機(jī)器人視覺被認(rèn)為是機(jī)器人最重要的感覺能力，是機(jī)器人獲取信息的主要途徑。因此此課題的目的就是使我校八十年代的機(jī)器人具有視覺，對常用的機(jī)械零件進(jìn)行識別。使JJR-1型教學(xué)機(jī)器人具有一定視覺化的智能。 本文基于JJR-1型教學(xué)機(jī)器人進(jìn)行了以下內(nèi)容研究： 1．分析了機(jī)器視覺系統(tǒng)的

2、組成，確定了合適的硬件。搭建了機(jī)器視覺系統(tǒng)，并給出了系統(tǒng)軟件的結(jié)構(gòu)及其工作流程。 2．由于CCD等成像系統(tǒng)的自身限制，所獲取的圖像會存在一定的畸變，本文采用張正友標(biāo)定方法對相機(jī)標(biāo)定，得到了攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，對于JJR-1教學(xué)機(jī)器人手眼關(guān)系的標(biāo)定，本文采用線性算子vec和張量積（矩陣的直積）線性化求解非線性方程CX=XD，經(jīng)實驗取得很高的標(biāo)定精度。 3．由于環(huán)境的影響，所獲取的圖像會存在一定的噪聲，討論了不同的去噪方法：灰

3、度均衡、中值濾波、高斯濾波。 4．經(jīng)過去噪后的圖像的邊緣提取，本文提出了一種局部自動閾值選取方法并取得了很好效果，在精度和運行速度比傳統(tǒng)算子都有所提高。對于機(jī)械零件中常用的直線和圓形的檢測，本文對Hough變換進(jìn)行了改進(jìn)。明顯快于傳統(tǒng)的Hough變換，對于機(jī)械零件中的非直線近直線的輪廓檢測，本文采取了一種新的方法，20個算子15×15的方向模板半徑為7的圓，找出斜率±2誤差范圍內(nèi)的像素點，并采用擬合的方法進(jìn)行局部擬合，并提取了邊