遥操作机器人系统图像实时采集及传输技术

在基于Internet的机器人遥操作系统中,图像的采集与传输一直是一个受到广泛关注的问题,本文应用Java语言实现了机器人遥操作系统的图像采集与传输,文章首先给出了遥操作机器人系统的结构组成,讨论了从计算机屏幕获取图像的实现方法,针对屏幕图像变换较为缓慢的特点,利用异或运算实现了图像像素数组的实时处理,并提出了一种量化步长的动态选取方法,从而实现了图像数据的快速压缩,最后利用Socket将压缩处理后的像素数组通过Internet传送到客户端.     

嵌入式单目机器人视觉检测及避障系统设计

为实现机器人在移动中快速检测和避开障碍物功能,提出一种在室内以单目视觉为基础的嵌入式机器人检测障碍和避障的设计方案;通过对HSI颜色空间的H空间进行分块,获取分块区的颜色矩特征进行比较,能快速检测障碍物;通过几何法建立机器人坐标和图像坐标的关系,计算障碍物实际距离,准确定位障碍物;通过输入障碍物距离和偏离前进方向的角度到模糊控制器,获得输出转动角度,并对输出的角度进行调节;实验结果表明该系统具有实时性和可行性,实现了利用图像分块的信息快速检测定位障碍物,并通过模糊控制器完成了避障要求。     

面向家庭的服务型机器人的设计与实现

本文实现一个面向家庭的服务型机器人,利用智能机器人和手机端控制将用户从这些繁琐的家庭劳动中解脱出来。通过利用此设备,可以帮助用户控制机器人上安置的摄像头,利用Android手机客户端或PC端远程监控家中的环境信息。此外,利用机器视觉实现家中信息自助获取、图像绘制,通过WIFI接收图片信息,利用face++进行人脸分析,或者图片分析。从而实现自主避障、清洁等功能。此机器人包括以下四种运行模式:红外模式、跟踪模式、边沿模式、人为控制模式。其中,前三种模式通过特定的传感器实现机器人的行走与清洁。人为控制模式则是利用手机客户端进行定性的控制。用户可根据实际情况自主选择模式进行机器人的使用。     

基于深度学习的人脸图像加密算法研究

图像作为视觉传达的重要信息载体,以一种直观、形象的方式向受众传递信息。但是,图像会在不知不觉中带来个人隐私信息泄露等安全隐患。本文从保护图像中隐私安全角度出发,深度融合人脸检测、人脸对齐方法以及混合混沌序列的图像加解密算法,提出了一种基于深度学习算法的人脸图像信息加密算法,即FIIE（Face Image Information Encryption ）算法,用于保护图片中的面部核心部位隐私信息。FIIE算法的具体描述如下：首先,采用WLDER FACE数据集中的人脸图像对MTCNN模型展开训练,并利用训练好的模型根据人脸特征点获取图像中人脸所在的矩形框坐标;然后,通过上述人脸区域坐标生成掩膜,运用生成的掩膜使原图与Logistic混沌序列做位运算,最后,对图像中人脸特定区域的加密。通过实验表明,本算法可以准确识别图像中人脸信息特定区域,实现对图像中面部信息的有效加密,保障用户的隐私安全。     

基于单片机的水下机器人定位系统

水下机器人的定位系统利用超声波传感器获取距离信息,同时采用三点定位法计算出位置坐标.利用单片机存储时间信息和温度信息,并将这些信息实时传送到工控机程序完成定位.最后,通过实验获取了超声波的定位数据,并采用非线性优化的方法对数据进行了分析,得到两种不同发射传感器的定位精度,对以后改进系统和提高定位精度都有参考价值.     

基于图像处理的人体步态信息采集与处理

为了获取健康人体的正常步态信息, 提出了一种快捷有效的获取方法. 通过在下肢关节点处粘贴标记点, 利用摄像机获取正常人行走的图像, 对图像进行二值化处理, 提取出标记点坐标. 经过最小二乘拟合分析可得到人体脚心在一个步态周期内的运动轨迹及运动速度. 最后对下肢康复机器人进行步态规划, 得到下肢康复机器人的步态轨迹及其速度,并对不同年龄人群的步态速度曲线进行了分析. 实验结果表明, 该系统可行性好, 工作稳定, 为下肢康复机器人的运动学分析与控制提供有力的理论依据和验证方法.     

远程可视化遥控侦察定位机器人系统设计

远程可视化遥控侦察定位机器人系统共由两部分构成.第一部分为机器人,与PC远程控制终端建立网络连接,获取控制命令,解析命令后控制机器人的运动电机、转向舵机和立体视频云台.机器人将自己的GPS位置信息和环境图像传输到PC控制终端.第二部分为PC远程控制终端,获取北通遥控手柄的命令数据并打包后,通过网络传输给机器人,实现机器人运动状态控制.PC远程控制终端通过网络获取机器人的GPS位置数据和视频数据,将数据解析后分别显示到图像监控窗口和地图定位窗口.     

基于Euler算法的全向轮机器人位姿检测

现代机器人多借助于参照物定位,多受制于参照物;对于此问题,这里介绍了一种基于码盘和Euler算法定位的无参照物的全向轮机器人设计;利用全向轮的结构优势,设计了一款能实现在二维平面内无参照物移动定位的机器人;此机器人通过采集2个相对编码器和一个绝对编码器数据来获取机器人位姿信息,并接收上位机发送的坐标指令,用Euler算法计算机器人运动坐标,然后将机器人位姿信息与计算出来的坐标相对比,对机器人进行姿态矫正,最终达到给定坐标位置。     

激光三维扫描图像处理改进算法

三维激光扫描技术以获取被测物体三维轮廓数据为目的,提取激光照射到被测物体形成的激光条纹的三维信息,从而快速获取被测物体表面的三维坐标数据.在图像处理中,经过去噪处理、图像灰度二值化、激光条纹细化等一系列改进的算法,较好地实现了激光条纹图像信息的提取,从而获得了较为理想的效果图.     

基于监督的室内机器人导航系统研究

针对室内光照多变对机器视觉带来的不良影响所造成的室内机器人定位难的问题，提出了一种基于监督的室内导航模型。将鱼眼相机固定在室内房顶的中心位置，并且进行多次拍照，拍照后的图片经过图像处理，即可以完成获取整个地图，以及可行驶区域的人工标定。以屋顶固定参照物灯管为中心，结合位于机器人上的移动设备在不同位置向房顶参照物拍摄的图像数据和实际坐标位置，组成了投影轮廓数据库。根据在移动过程中机器人上的移动设备对房顶参照物进行拍摄，并与数据库匹配，实现了当前机器人的位置信息的获取。经测试，本方法在中低精度下具有一定的可行性，并且具有速度快的优点。本次研究实现了在精度要求不高情况下室内的监督导航。     

机器视觉的灾后救援机器人越障系统设计

为了辅助救援人员更好地完成灾后救援工作,设计了一种基于机器视觉、多传感器耦合的灾后救援机器人越障系统.通过机器视觉系统获取障碍物图像信息,多传感器耦合获取灾后现场环境信息,采用VC++编程,借助OpenCV库对障碍物图像进行一系列数学形态学的处理,利用图像处理得到障碍物数字图像信息,并实时地传输到控制端,控制机器人进行越障救援.该系统成功地控制机器人快速的越障试验,表明了它具有较强的地面适应性和越障能力,满足灾后救援机器人系统的要求,具有一定的应用价值.     

一种适用于移动机器人的障碍物快速检测算法及其实现

针对传统的用于机器人检测障碍物的算法存在的不足,提出了一种基于视觉传感器与超声波传感器信息融合的快速障碍物检测算法.该算法通过位十机器人头部的超声波传感器获取机器人到障碍物(本算法采用矩形障碍物)的距离信息,通过改进型快速直线检测方法和约束条件确定障碍物在视觉传感器所采集的图像中的直线边缘,根据成像过程中-三角形相似的...     

智能车跟随系统开发

开发了一种基于STM32视觉导航的目标跟随小车智能控制系统,实现了对特定目标物体的快速识别与实时准确跟随.使用OV7670图像传感器采集目标物图像信息,对图像进行灰度化、降噪、取反等处理后,通过亚像元定位技术的质心法获取目标物坐标位置,为智能车提供方向导航,跟随过程中的画面实时发送至上位机.结果表明:小车在直行和转向跟踪实验中表现良好,跟随系统具有良好的跟踪效果,可实现对目标物的实时准确跟随.     

基于动态灰度表空间分布信息的医学图像检索

大量医学图像的数字化对基于内容的医学图像检索提出了更高的要求。文章针对医学图像灰度分布较集中的特点,采用基于动态灰度表空间分布信息的方法实现对医学图像的检索,先对医学图像简单分割,动态获取各分块的灰度对照表,通过图像灰度的平均分布坐标来获得空间信息。该方法克服了灰度直方图不能表达空间信息的缺陷,快速、有效地实现了医学图像的相似性检索。     

视觉机器人作业路径规划系统

针对工业机器人的弧焊、切割和涂胶等应用,介绍了视觉工业机器人作业路径规划系统.描述了摄像机坐标标定方法,采用图像采集技术获取环境信息,运用图像处理技术对采集的信号进行处理.实现了机器人实时控制和离线编程.实践证明,该系统重复精度高,能够满足弧焊、切割和涂胶的要求,能够适应生产线的需要.     

基于深度学习的工业分拣机器人快速视觉识别与定位算法

针对工业分拣机器人识别复杂工件慢、精确度低以及定位不准等问题,提出一种基于深度学习的快速识别定位算法.通过工业高精度相机获取目标图像信息,经过图像灰度化、图像滤波、Otsu二值化处理,再经边界像素检测算法定位并分割目标图像.运用已训练的深度卷积神经网络(CNN)对目标进行识别,得到目标所在的位置坐标以及所属类别,实现工业机器人分拣.实验测试中以纹路复杂的象棋为例进行定位识别,结果表明定位算法误差小于0.8 mm,最快识别速度达0.049秒/个,在实验环境中识别精度能保持在98%以上,表明算法具备良好的准确性和稳定性.     

电磁兼容图片测试曲线的数据提取方法研究

针对电磁兼容(EMC)测试曲线频带宽、频谱密集重叠、坐标系种类不单一等异于其它测试曲线的特点,提出一种面向电磁兼容图片测试曲线的数据提取方法.利用图像处理方法的多样性,根据图片二维曲线的像素坐标与坐标轴分布关系推导出的数学公式,对图片坐标轴内的有效区域进行像素点遍历扫描,从而实现图片中曲线数据的提取,并通过MATLAB软件实现.对实测曲线图片的数据提取结果表明,该方法精度较高,效率较人工处理提高显著.     

基于视觉识别定位的苹果采摘系统研究

针对果实振荡、重叠影响采摘机器人采摘精度和效率的问题,研制了一种在农田 环境下利用视觉检测技术和机器人定位抓取技术的苹果采摘系统。首先利用图像处理技术对初 始图像进行图像预处理;其次根据图像角点提取算法检测图像曲率,通过计算曲线段上的多个 像素平均角方向之间的差值对曲率进行平滑处理,获取图像曲率集中峰值点;最后对图像曲率 峰值点进行像素坐标标定,并将该点像素坐标转化为物理坐标作为机器人的定位抓取目标点, 机器人根据定位目标点的位置信息调整运动姿态对果实进行实时追踪和识别,实现果实的精确 定位、抓取和采摘。试验证明,该系统下的机器人抓取果实的成功率高达九成以上,基本能够 满足实际生产中的果实采摘需求,可为苹果等球状果实精准识别、定位抓取提供参考。     

基于双目立体视觉的机器人定位系统设计与实现

针对传统工业机器人预先示教或单目视觉引导应用的局限性,提出一种基于双目立体视觉的机器人定位系统设计,获取目标物体在空间中的三维信息。该系统设计基于ABB机器人执行系统,使用TCP触碰标定板的方式完成双相机的标定,采用SIFT斑点算法获取工件的特征,结合Opencv3.4.1库,基于图像特征点对左右相机获得的图像进行立体匹配,得到物体的三维点坐标,引导机器人实现抓取。     

一种基于随机坐标的改进LSB图片防篡改技术

目的：解决随着数字技术的快速发展所带来的日益突出的数字图像安全保护问题。方法：通过自定义和密钥转换生成基于seed的随机数,动态调整密钥长度并应用LSB隐写术将密钥嵌入至图像,按数组顺序替换相应坐标像素的最低有效位,提高嵌入安全度,最后依据从图像中提取嵌入的密钥并与原始密钥进行比较来验证图像真实性。结果：经实验测试,随机坐标写入的方式使隐写不遵循传统的顺序写入,密文具有较高的隐蔽性,可大幅提高安全性防止图片被篡改。结论：所提基于随机坐标的改进LSB图片防篡改技术有助于开发更先进、更安全的数字水印技术以保护数字图像免遭篡改的潜力。