一种基于数据竞争的高分辨率图像的聚类分割算法

近些年,机器人技术得到了迅猛的发展,应用越来越广泛.随着机器人技术的推广和普及,对机器人使用的要求也越来越高,其中对智能机器人的要求尤显迫切.机器视觉是智能机器人研究领域的一个重要研究方向.在机器人视觉系统中,核心问题是目标提取,对目标实时、准确、快速提取的关键技术是图像分割.由于机器人感知的环境的复杂性及目标的多样性,往往导致机器人感知获得的图像数据量较大且图像本身存在不可预知的复杂性,这就对准确的目标分割和提取处理提出了挑战性问题.本文针对高分辨率图像数据集的分割处理,提出一种新的聚类算法,即根据数据点能量和的大小识别类代表点和类成员点,通过数据点间的竞争识别出最有能力成为簇成员的数据点,并将其与mean shift聚类算法有效地结合应用于彩色图像分割问题中,能够快速高效地实现高分辨率图像的目标分割,并得到较好的图像分割效果.实验结果表明,本文算法在分割效果和分割效率上明显优于传统聚类算法.     

腐蚀/膨胀算法在足球机器人视觉系统中的应用

在FIRA MiroSot机器人足球比赛中,视觉系统是获得比赛场上机器人与球位置信息的唯一途径。视觉系统的识别速度、精度直接影响到比赛的胜负。针对传统视觉系统在机器人足球比赛中获取各实体的位置不够准确的问题,提出了一种结合数学形态学中腐蚀/膨胀算法来处理视觉系统中的实时图像,增加足球机器人视觉系统识别的精度的设计方案。实验结果表明,该方案在没有降低比赛中识别速度的前提下,大大地提高了识别精度。     

足球机器人的视觉系统的研制

足球机器人的视觉系统是足球机器人必不可少的组成部分。机器人仅依赖于其视觉系统获得比赛场上的信息。讨论了一种经济的小型的CMUcam视觉模块,把此视觉模块安装在智能机器人平台—能力风暴智能机器人上,使每一个机器人都有独立的视觉,从而使机器人成为全自主式的足球机器人。     

基于Blob算法的机械手视觉系统

1引言 机器视觉是研究计算机模拟生物宏观视觉功能的科学和技术，即用摄像机和计算机等机器代替人眼对目标进行测量、跟踪和识别，并加以判断。主要应用于如工业检测、工业探伤、精密控制、自动生产流水线、邮政自动化、粮食优选、显微医学操作，以及各种危险场合工作的机器人等。随着高新技术在机器人研究中的深入应用，智能机器人逐渐成为机器人研究领域的主流，其中智能机器人的视觉系统是一个重要的组成部分，对它的研究也越来越多。本文中的系统主要是利用VC智能摄像机进行图像采集，并对采集到的图像进行处理，确定目标物的位置，并将此信息传递给PLC，由其控制机械手准确地抓取该目标物。     

一种拖车式医用配送机器人的设计与实现

应急防控智能机器人在疾病防控中扮演着重要的角色.针对疫情防控过程中出现的物料配送不足问题,设计了一种医用配送机器人,采用拖车式结构,将立体循环车厢与机械手结合实现递送服务.系统采用了装有ROS系统的MiniPC和STM32单片机,实现了机器人自主定位导航和机械手通过视觉识别完成抓取动作等功能.样机的实验结果显示,系统实现了设计功能,实现了配送过程的全程自动化.     

3D视觉技术携手机器人打造梦幻视觉

随着科学技术的不断进步,具有类似于人类视力的机器人系统不再是科幻小说中的梦想。今后,3D视觉系统将成为机器人系统的标准附加设备,携手机器人共同打造梦幻般视觉。坐落在美国Mich州Rochester Hills地区的Fanuc Robotics公司的智能机器人和视觉系统部经理Edward Roney先生解释说:"采用由当今技术水平所提供的处理器,我们实际上可以观察多幅图像,并对一个物体的几何形状     

基于自然语义模型的机器人视觉障碍识别系统

针对机器人在完成基于自身采集的视觉图像障碍识别过程中,由于障碍图像特征复杂,障碍视觉特征带有识别二义性,会发生识别错误;提出了一种基于歧义约束自然语义模型的机器人视觉图像障碍识别系统设计方法,建立了一套完整的硬件模块设计方案,并用约束自然语言软件设计方法实现了机器人视觉障碍二义性歧义消除;实验结果证明,该系统在机器人视觉智能障碍识别方面很好地消除了存在的二义性,提高了识别的准确度.     

农业智能机器人水果采摘优化控制模型仿真

研究农业智能机器人水果采摘优化控制模型问题.在水果智能采摘过程中,以颜色和气味判断成熟一直存在混合多属性阀值难以确定的难题,颜色和气味往往给机器人提供矛盾的信息,传统的机器人智能采摘控制模型多是根据单一阀值标准进行成熟度衡量,判断存在较大的缺陷.提出基于色相和气味融合条件下的农业智能机器入水果采摘优化控制模型.农业智能机器人对采集到的水果图像和气味信号进行滤波处理,去掉图像和气味中的干扰信号,为目标信息的正确识别提供有效的数据支持.针对水果的色相和气味进行特征提取分类,从而完成对成熟水果的识别.实验结果表明,利用农业智能机器人采摘能够提高水果采摘的速度和准确性.     

基于单目视觉的移动机器人测距方法

本文针对多机器人编队过程中的跟踪控制,提出了一种跟踪机器人采用单目视觉技术获取前方被跟踪机器人距离信息的方法.该方法首先对跟踪机器人摄像机进行内参数标定,并在目标机器人背部设置视觉标记.然后系统获取目标机器人的含有视觉标记的单帧图像,预处理此图像,并识别出图像中的视觉标记所在的目标区域,用Hu氏不变矩计算该区域形心.最后推导出单目测距算法,利用图像信息和其它参数可以计算出两机器人之间的距离.实验结果表明,所设计的单目测距系统能得到准确的距离,为跟踪控制提供了重要的反馈信息.     

一种智能机器人远程协作系统的设计实现

随着智能科技应用技术的不断普及,各种各样的智能机器人开始走入人们的日常生活中.智能机器人的应用领域包括了智能家居、会议迎宾、仓储运输,以及在安全领域中的自动巡逻、检查与排除危险品等各种场景.在室内环境下,智能机器人需要能够实现自主运动,通过识别环境、位置定位,实现自动规划行走路线.智能机器人在室内环境活动时,用户需要能够远程访问管理智能机器人的服务来管理其活动,用于获得机器人当前的状态参数信息,同时也可设置机器人运动参数,向智能机器人发出运动指令,引导智能机器人的运动等.文章设计开发了一个智能机器人远程协作系统,用户可实现网络访问智能机器人并对其进行管理.     

智能监控系统中的图像识别与分析

当前,随着计算机通信技术和网络技术的快速发展,图像处理技术在科学技术领域中的地位愈来愈重要。图像识别属于智能监控设备中的重要技术组成部分,本文在概述智能监控系统的基础上,研究智能监控系统图像识别的关键技术,并对智能图像监控系统的图像识别与分类进行分析。     

DIY基于摄像头的激光测距仪

基于微型计算机摄像头和激光发射器的一种智能距离测试系统设计。利用计算机的高速运算,采用图像识别技术,只用一个摄像和激光笔就可以测出距离。极大地节约了成本和重量,在机器人及飞行器中得到了很好的作用。     

多传感器信息融合的服务机器人导航方法

在机器人中,计算机视觉与传感器开始交融.本文设计了以人脸识别为视觉导引的主体,传感器为辅的服务机器人系统,提出了一种基于视觉的图像处理算法,采用将形态学处理与自适应阈值分割相结合直接除掉阴影,使用多传感器与视觉融合的方法来解决视觉误判的问题.在小车避障中运用单目测距的原理,跳过了传统相机的标定问题,并将该算法与迷宫机器人路径规划中的左手法则相结合运用在设计的服务机器人中.     

读书机器人的版面分析及文字图像预处理算法

读书机器人利用光机电一体化技术,实现翻页、版面信息采集、版面分析与文字识别、朗读等自动化功能。由于书本的厚度和装订线,自动翻页机构和视觉系统可能导致版面文字图像的几何变形,直接影响机器人的文字识别能力。因此提出一种版面文字图像的预处理算法,包括版面分析、图像二值化、并通过建立数学模型矫正扭曲变形,改善获取的版面图像质量,提高OCR识别率,保证读书机器人阅读流畅和工作稳定。     

基于LabVIEW机器视觉的餐具分拣系统

随着国内工业机器人行业的高速发展,智能装备也开始应用于工程实践项目中。机器视觉作为机器人的眼睛,近年来取得了令人瞩目的发展,正广泛地应用于各种工况监视、成品检验和质量控制领域。系统主要以碗碟餐具的分拣作为研究对象,采用美国NI公司开发的LabVIEW软件作为开发环境,通过调用视觉开发工具包IMAQ Vision及Vision Assistant丰富的专业化控件和函数库,针对碗碟分类的特殊条件,设计出一套方便易用,且同时集成 图像采集、图像处理、视觉检测、决策判断的完整的机器视觉应用系统。基于LabVIEW的机器视觉系统的应用实现了碗碟分拣,解决了实际应用中的一些问题,为进一步的研究开发奠定了较好的基础。该系统的设计大大提高了餐具分类的准确率与效率。     

智能化妆机器人控制系统设计

本项目拟设计一款智能化妆机器人,采用目前最为先进的人脸识别技术以及科技前沿的仿生机械手臂,以STM32单片机为控制核心。将Open MV识别到的信息通过系统分析与判断得到适合的妆容方案,按照制定的妆容方案控制机械臂及其末端执行机构完成相应的动作组,从而实现机器人的智能选妆与上妆全过程。     

基于分布式控制系统的轮式智能机器人研究

语音处理、图像处理和定位导航是智能机器人研究的核心内容。介绍了分布式控制系统和CAN总线的概念和特性,提出了一种用于智能机器人的分布式控制系统结构,对基于该控制系统的智能机器人的体系结构、导航与控制、环境感知进行了研究,着重阐述了语音识别和图像识别功能的实现方案。     

在线产品智能搬运机械手系统视觉识别技术

针对采用机械手从传送带上抓取位置不固定的产品并将产品按照固定位姿放置而需要复杂的视觉图像处理且成本较高的问题,提出了一种基于辅助定位机构的视觉识别技术。该技术首先以苹果手机为具体研究对象,在非极端光照条件下采集了不同光照下11组44张手机图像,并进行了预处理;然后根据各图像直方图的灰度分布特征,通过研究各图像中灰度值出现次数最多的灰度值和所有像素的灰度值均值的变化情况,确定了分段线性阈值分割准则;最后,采用面积特征找到合适的目标,再采用目标的位置特征对图像进行位姿识别,并给出了识别算法。以普通视频聊天摄像头为实验设备进行了算法适应性验证,实验结果表明,在非极端光照且光源环境基本稳定的情况下,该技术能够稳定可靠地实现手机位姿识别。该识别技术相对于多自由度机械手+摄像机的识别技术在成本上至少降低50%以上,可广泛应用于类手机形状产品的生产线上。     

On-line recognition (OLREC): A novel approach to visual pattern recognition

A pattern recognition system has been developed which is capable of recognizing high contrast two-dimensional visual patterns and which is insensitive to the translation, rotation and size of a pattern. The unique characteristics of the system are its speed, its low cost and the fact that it is completely self-contained.

A new technique for image recognition, suitable for applications such as industrial robotics, is presented. The technique provides invariance to rotation, translation and magnification of the image. An intelligent camera system is used to input an image, to center it, to normalize it with respect to size and to convert it into polar coordinate form. The image is then integrated over r and θ to provide two orthogonal profiles. The input profiles are compared to the reference images using a threshold comparison technique designed to provide a simple hardware implementation. Rotation of the image is handled by a one-dimensional shifting of the radial profile.

Seven experiments were performed to test the system. The results of these experiments are discussed and possible improvements to the system are suggested.     

缺陷药片智能识别与分拣机器人研究

针对药片表面质量检测主要依靠人工肉眼判断、检测效率低和漏检等问题,开展了缺陷药片智能识别定位与分拣机器人技术研究,进行了机器人系统总体设计和结构设计,采用Halcon机器视觉开发平台编写了图像识别与处理软件对缺陷药片进行识别和定位,对机器人进行了正运动学和逆运动学分析,编写了药片位置信息解算软件,通过指令驱动机器人各关节运动对缺陷药片进行准确抓取,实现了缺陷药片的智能化分拣。通过所设计的缩比机器人系统对药片进行分拣,验证了缺陷药片智能识别定位与分拣的功能,该机器人系统具有成本低、工作范围大、智能识别定位准确、通用性好的优势。