具有顏色識別功能的類(lèi)人機器人設計
加入技術(shù)交流群
如上所述，最佳閾值的判斷標準是使得類(lèi)間方差最大。于是通過(guò)遍歷每一個(gè)灰度值，并計算其劃分帶來(lái)的類(lèi)間方差，總能找到一個(gè)合適的閾值滿(mǎn)足條件。由于式(4)計算二階中心矩計算量較大，考慮到：
就轉化為最大化式(6)。
接下來(lái)的工作就是對圖像進(jìn)行標定，這里所指的標定就是根據二值化后的圖像，計算出目標區域的外接矩形位置。在目標構成比較簡(jiǎn)單的情況下，投影法是效率最高的方法，而當場(chǎng)景中存在多個(gè)目標時(shí)，多數情況下需要進(jìn)行連通域計算。拓撲學(xué)中把連通性定義為，區域內任意兩點(diǎn)之間存在至少一條曲線(xiàn)可以將兩者連接。目前的連通域標記方法主要分兩類(lèi)：掃描法和輪廓跟蹤法。掃描法的基本思路是逐個(gè)檢查每個(gè)像素的值和連通性，從而獲得所有的連通性描述信息，然后根據每點(diǎn)之間的相互關(guān)系計算出最后的區域個(gè)數和構成關(guān)系?；趻呙璧倪B通標記演示如下(以8連通為例)：
首先對二值圖像進(jìn)行行掃描得到線(xiàn)段連通標記，如圖5所示。然后檢查每行之間線(xiàn)段與上一行線(xiàn)段之間的連通關(guān)系，并更改標記。本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/159315.htm
第1行：線(xiàn)段1創(chuàng )建標記A。
第2行：線(xiàn)段2、1之間連通，線(xiàn)段2標記為A；線(xiàn)段3同理標記為A。
第3行：線(xiàn)段4、2之間連通，線(xiàn)段4標記為A；線(xiàn)段5創(chuàng )建標記為B。
第4行：線(xiàn)段6、4之間連通，線(xiàn)段6標記為A；線(xiàn)段6、5之間連通，將線(xiàn)段5的標記由B變?yōu)锳。
第5行：線(xiàn)段7創(chuàng )建標記B；線(xiàn)段8、6之間連通，線(xiàn)段8標記為A。結果如圖6所示。
將圖像標定完畢可以去掉圖像中的噪點(diǎn)，并且找到目標的中心，實(shí)現目標的定位。
3 實(shí)驗與結果分析
將控制卡裝到機器人上，控制機器人運動(dòng)，在運動(dòng)中攝像頭采集圖像，并且用方框將目標進(jìn)行標定。利用上述顏色識別算法對圖紅色繡球進(jìn)行標定，得到如圖7所示的結果。
隨著(zhù)機器人的運動(dòng)，繡球在圖像中的位置發(fā)生變化，機器人根據標定結果，就可以得到繡球的位置，根據位置調整自己的運動(dòng)準確找到繡球。圖像采集的速度達到15幀／s，舵機控制準確度達到0．32°，可以圓滿(mǎn)完成比賽任務(wù)。
結語(yǔ)
本文以S3C6410作為主控芯片，設計了具有視覺(jué)識別功能的類(lèi)人機器人控制系統。改進(jìn)的顏色識別算法利用查表法、類(lèi)間方差法、連通域等方法對圖像進(jìn)行處理，取得了良好的視頻識別效果。實(shí)踐證明，由該控制系統的設計方案制作而成的類(lèi)人機器人，具有良好的自主控制穩定性和較好的視覺(jué)識別能力，能夠較出色地完成比賽。
評論