【摘要】：本文在计算机视觉技术的背景下,提出了一种自动检测区分瓷质抛光砖颜色的检测方法,并研制了其实验装置。在自己研制的LED矩阵面光源的照明下采用大恒的彩色工业级面阵摄像头对瓷质抛光砖表面进行数据采集。使用图像处理和图像分析的方法对瓷质抛光砖的颜色信息进行研究。 本文对图像色彩及基础知识进行了介绍,尤其是详细的介绍了其色彩模型,也给出了这些模型和RGB模型的转换关系。文中对图像处理算法也进行了研究,主要是图像分割和图像滤波。图像分割是图像处理与计算机视觉领域的基本问题之一,是图像识别工作的基础。图像滤波是为消除图像在形成、传输、接收和处理的过程中由于外部干扰和内部干扰而形成的图像噪声。在研究和实验分析图像分割和图像滤波算法的基础上,找出合适的分割和滤波算法应用到本课题中。由于图像传感器、良好的照明是计算机视觉技术的基础,所以本文对图像传感器的工作原理以及应用进行了系统的研究并在文中详细论述,为了得到理想的照明,也设计和研制了LED矩阵面光源。图像传感器主要分为CCD图像传感器和CMOS图像传感器,文中对这两个传感器的优点缺点都进行了论述和比较。文中设计的LED矩阵面光源采用1128个发光二极管,通过实验对这些二极管的排列进行了设计使其发光趋于均匀,并设计了其驱动电路。 在实验装置的系统设计中,摄像头正确捕捉到瓷砖图像也是很重要的,所以本文采用光电开关作为摄像头的触发控制。当生产线上的瓷砖进入摄像头的视野范围的时候,光电开关动作。把信号传给计算机,通过计算机再把开始进行数据采集的命令信号送给摄像头,从而使摄像头准确的获得瓷砖的数字信息。 HSI颜色模型与人眼感觉颜色的原理最相似,符合人的视觉感受。因此,在本文中颜色分析选用HSI模型,考虑到I分量反映的是色彩的明暗,S分量反映的是颜色的纯度,不代表颜色的本质信息;H分量反映的才是颜色的种类,因此选用H分量进行瓷质抛光砖的颜色检测。最后根据H分量给出了实验结果。

【学位授予单位】：中国地质大学（北京）
【学位授予年份】：2006

【摘要】：作为机器人的一项重要能力，机器人的抓取历经数十年的研究，已经取得了诸多成果，并在工业生产中取得了广泛的应用，但家庭环境下服务机器人的抓取仍然远未成熟。家庭环境的动态性和不确定性、几十乃至上百种不同的目标物体、物体位姿的任意摆放、多个物体间的相互接触与遮挡，都对服务机器人抓取的智能性提出了更高的要求。本文面向服务机器人对家庭环境下物体的智能抓取，以视觉为主要传感器，针对机器人按照用户指令识别并抓取指定物体的应用情境，对机器人智能抓取所涉及到的主要问题，包括物体模型库的创建、物体识别与六自由度位姿计算、抓取姿态生成以及运动规划分别进行了研究，构建了一套完整的智能抓取软硬件系统，本文的工作主要包含以下几个方面： (1)为了实现物体识别、位姿计算与抓取规划，实现了一种便捷易用的物体三维建模方法，只需手持传感器环绕物体采集20-30帧数据，即可建立物体的完整三维模型，并自动计算模型的尺寸。利用这种方法，为20种不同材质、不同形状的物体建立了三维模型，构成了物体模型库； (2)利用局部不变特征，通过当前场景与模型库中各模型的特征匹配实现物体识别，考虑到模型库中的模型数量可能多达几十甚至上百个，提出一种基于局部朴素贝叶斯最近邻的由粗到细的物体识别算法框架，其计算复杂度仅随模型库中的模型个数对数增长；在物体识别的基础上，综合使用特征点的二维图像坐标与三维空间坐标进行位姿计算，可以获得物体的完整六自由度位姿，将该方法在一个公共数据库上进行测试，平均平移误差为1.70cm，平均旋转误差为3.23°，均优于已有的位姿计算算法ePnP； (3)针对已有的多种抓取姿态生成方法仅能获得有限的离散抓取姿态的问题，使用任务空间区域的概念，以物体为中心，形成对连续可抓取区域的完整表述，并根据物体识别与六自由度位姿计算结果生成末端执行器的目标抓取姿态，可以应对物体倾斜放置、相互接触或遮挡的情况。为了提高生成的目标抓取姿态的可达概率，使用高斯混合模型对末端执行器的可达方位进行建模，并利用该模型创建多棵目标树进行机械臂运动规划，提高了运动规划的效率。针对由全方位移动基与机械臂构成的机器人在运动时的异步性，将移动抓取规划中移动基的规划与机械臂的规划分开考虑，提出了一种基于工作空间最近邻搜索的移动基目标位置确定方法，所得到的运动路径更适合实际环境中机器人的移动抓取操作； (4)构建了服务机器人智能抓取软硬件系统，在模块化思想下将上述各方法封装为软件模块，并在实际环境中进行了大量的测试，实验结果证明了上述各种方法的有效性。 本文所研究的模型库创建、物体识别与六自由度位姿计算、抓取姿态生成以及运动规划等内容涵盖了机器人按照用户指令抓取指定物体时所涉及到的主要技术问题，不仅可以解决服务机器人在家庭环境下对随意放置的物体的识别与抓取，而且对相关子领域，例如物体识别、位姿计算、运动规划等也有一定的贡献。论文的研究成果可以在一定程度上增加服务机器人的智能性，从而促进服务机器人早日进入寻常百姓家庭。

【学位授予单位】：上海交通大学
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP242