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文檔簡(jiǎn)介
1、在現(xiàn)代社會(huì)生產(chǎn)、生活的自動(dòng)化及智能化進(jìn)程中,機(jī)器人充當(dāng)著重要的角色,在各個(gè)社會(huì)領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用及研究。機(jī)器視覺(jué)作為一種仿生數(shù)據(jù)獲取手段,以其所獲得數(shù)據(jù)的全面性與直觀性,為機(jī)器人的智能化提供了信息基礎(chǔ)。因而,對(duì)機(jī)器視覺(jué)的研究成為了機(jī)器人智能化研究的重要分支。
本文以機(jī)械臂在自動(dòng)化物流分揀系統(tǒng)的應(yīng)用為研究背景,基于西安科技大學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室的MOTOMAN機(jī)械臂平臺(tái)對(duì)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的圖像分割進(jìn)行研究,針對(duì)Otsu(最大類(lèi)間方
2、差)分割方法在嵌入式機(jī)器視覺(jué)中應(yīng)用的局限性,通過(guò)對(duì)多種圖像分割方法及彩色模型空間的分析研究,提出了一種在HSV彩色空間中基于人工免疫的H-S二維自適應(yīng)閾值分割方法,以此來(lái)提高物流分揀機(jī)械臂視覺(jué)系統(tǒng)的圖像分割效率。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:
首先以自動(dòng)化物流分揀系統(tǒng)為研究對(duì)象,建立了基于機(jī)器視覺(jué)的物流分揀系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)。根據(jù)自動(dòng)化物流分揀系統(tǒng)的功能要求,對(duì)系統(tǒng)的各部分子系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。在此基礎(chǔ)上,對(duì)MOTOMAN機(jī)械臂平臺(tái)進(jìn)行系統(tǒng)地研究
3、,對(duì)機(jī)械臂的特性參數(shù)、運(yùn)動(dòng)參數(shù)和二次開(kāi)發(fā)的原理及方法進(jìn)行分析,給出了在Visual C++開(kāi)發(fā)環(huán)境下通過(guò)調(diào)用Motocom32動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)進(jìn)行自動(dòng)化物流分揀系統(tǒng)控制程序開(kāi)發(fā)的思路。
其次針對(duì)嵌入式機(jī)械臂視覺(jué)系統(tǒng)展開(kāi)研究,在嵌入式系統(tǒng)作為機(jī)械臂視覺(jué)處理器的應(yīng)用背景下,提出了一種基于人工免疫的H-S二維自適應(yīng)閾值分割方法。通過(guò)分析研究視覺(jué)圖像分割方法及彩色圖像空間模型特性,根據(jù)嵌入式視覺(jué)系統(tǒng)的資源特點(diǎn)確立了基于HSV模型的H-S二維
4、閾值分割改進(jìn)方案;在Otsu(最大類(lèi)間方差)自適應(yīng)閾值分割的基礎(chǔ)上,給出了采用人工免疫算法進(jìn)行自適應(yīng)閾值優(yōu)化的模型,并基于機(jī)械臂視覺(jué)圖像的H-S二維直方圖,提出了基于人工免疫的H-S二維自適應(yīng)閾值分割方法。
最后對(duì)本文提出的圖像分割方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證,并建立自動(dòng)化物流分揀系統(tǒng)平臺(tái)。通過(guò)Matlab仿真,對(duì)基于人工免疫的H-S二維自適應(yīng)閾值分割方法的分割效果進(jìn)行測(cè)試和評(píng)價(jià);通過(guò)在MOTOMAN機(jī)械臂平臺(tái)上進(jìn)行二次開(kāi)發(fā),搭建基于視覺(jué)
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