視覺伺服平臺視覺跟蹤技術(shù)的研究.pdf

1、　　在人類所感知的環(huán)境信息中，視覺信息占了非常大的比重，而動態(tài)視覺信息更是其主要組成部分。計(jì)算機(jī)視覺是用計(jì)算機(jī)模擬人眼功能，從圖像或者圖像序列中提取信息，對外界環(huán)境中的事物進(jìn)行形態(tài)和運(yùn)動識別。基于機(jī)器視覺的檢測跟蹤已成為當(dāng)前機(jī)器視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文進(jìn)行的研究是基于機(jī)器視覺的基本理論，搭建一個視覺伺服平臺系統(tǒng)從而進(jìn)行視覺跟蹤方面的研究。
　　傳統(tǒng)的鋰錳扣式電池的分選裝盤主要靠人工來完成，分選裝盤時存在速度慢、精度不統(tǒng)一、勞動量

2、大等問題，應(yīng)用機(jī)器視覺可有效的實(shí)現(xiàn)大批量產(chǎn)品的快速化、準(zhǔn)確化?？凼诫姵氐耐鈿び刹讳P鋼制造，本文采用人工LED光源照明解決了金屬表面的反光問題；利用LabVIEW 軟件提供的模板匹配相關(guān)的函數(shù)，綜合運(yùn)用非均勻采樣、邊緣檢測等匹配方法，提出了針對多個電池目標(biāo)分區(qū)域進(jìn)行模板匹配的檢測方案，最終實(shí)現(xiàn)了快速、準(zhǔn)確的電池分選裝盤。
　　本課題構(gòu)建的視覺伺服平臺實(shí)現(xiàn)的另一功能為簡單背景下運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤，根據(jù)系統(tǒng)標(biāo)定的像素尺寸計(jì)算出運(yùn)動單元的控

3、制量，將數(shù)據(jù)傳遞到伺服控制系統(tǒng)從而完成目標(biāo)的抓取。其次，研究了運(yùn)動目標(biāo)跟蹤算法。一方面，設(shè)計(jì)了基于顏色特征和形狀特征的目標(biāo)物分割算法，實(shí)現(xiàn)了對圖像中彩色目標(biāo)物的有效分割。另一方面，對經(jīng)典Camshift跟蹤算法進(jìn)行了改進(jìn)：實(shí)現(xiàn)了該算法的全自動化；將 Kalman 濾波器融入其中，提高了算法在目標(biāo)物遮擋情況下的魯棒性。
　　整個系統(tǒng)以LabVIEW為開發(fā)工具，研究IMAQ Vision圖像處理軟件中的圖像處理技術(shù)，解決了機(jī)器視覺編