济南大学毕业设计

1、题 目机器人视觉识别系统设计学院自动化与电气工程专业自动化班 级自动1002班学生徐秋实学号 20100321288指导教师程金二O四年六月四日摘要随着机器人技术的不断发展，各种功能多样的机器人已经走进了我们的生活。为了使机器人更智 能，能胜任更多复杂的工作，许多提高机器人感知能力的技术被不断地研发出来并得到应用，机 器人视觉识别技术就是其中之一。而在日常生活中，各类包装瓶的分类回收问题也已成为人们关 注的焦点。包装瓶分类不当不仅会污染环境，更会造成资源的浪费。以往的各类分类方式都存在 这样或那样的缺陷。借助于机器人视觉识别技术，完全可以实现包装瓶的快速、准确的分类。设 计一种基于机器人视觉识别技术对包装瓶进行分类的系统是非常有意义的。通过使用开源计算机 视觉库，以颜色与形状复合识别的方式，用C+语言在VS.net中编写的包装瓶识别程就可以不 同种类的包装瓶进行分类。关键词：机器人；视觉识别；包装瓶分类ABSTRACTWith the continuous development of robot technology, a variety of versatile robots ha

2、ve walked into our lives. In order to make robots more intelligent, capable of more complex work, a variety of techniques of improving the perception of the robot is constantly out and applied research, robot vision recognition technology is one of which. In daily life, separation and recovery of all kinds of bottles has become the focus of attention. Improper classification bottles will not only pollute the environment, but will result in a waste of resource. Previous classification exists one

3、way or another defect. By means of robot vision recognition technology, bottles can achieve fast and accurate classification. Designing a system based on robot visual recognition technology ,for classifying the bottle is very meaningful. This design by the use of open source computer vision library, based on color and shape complex recognition. Bottles identification procedures, which use C + + language written in VS.net, realize the classification of different types of bottles. Identification a

4、nd classification effect is ideal for further industrial use。Key words：Robot; Visual recognition; Bottles classification目录摘 要 IIABSTRACT III1. 绪论 - 0 -1.1.引言 - 0 -1.2.机器人视觉识别系统简介 - 0 -1.2.1. 机器人视觉识别系统组成 - 0 -1.2.2.当今机器人视觉识别技术发展现状 - 1 -1.3.包装瓶自动分类线的意义 - 1 -1.4. 设计的主要内容和文章结构 - 2 -2. 基于机器人视觉识别技术的包装瓶分类系统 - 3 -2.1.包装瓶图像的获取与预处理 - 3 -2.1.1.图像传感器分类 - 3 -2.1.2.滤波与去噪 - 3 -2.1.3.图像分割 - 4 -2.2.颜色识别 - 5 -2.2.1. RGB 颜色模型 - 5 -2.2.2. HSV 颜色模型 - 6 -2.3.OPENCV 计算机视觉库 - 7 -2.3.1.OpenCV - 7 -2.3.2.OpenCV 的应用领域-8 -

5、2.4. Haar分类器与形状识别-8 -2.4.1. Haar-like 特征-8 -2.4.2. AdaBoost算法及分类器级联-9 -3. 系统详细设计 -11-3.1. 系统设计目标与总体架构 -11-3.2. 详细程序设计 -11-3.2.1. 颜色识别程序-11-3.2.2. 形状识别程序-12-4. 实验结果分析 -16-结论 -20 -参 考 文 献 -21 -致谢 -22 -附录 -23-1. 绪论1.1.引言科技发展的最终目的是为了人类更舒适的生活。因此，将人从繁重的、机械的劳动中解放出来也 是科学技术不断发展的动力之一。但是，现阶段机器能完成的工作大都是那些简单的、预先编程 好的工作。对于外部环境的变化，各类机器的适应能力非常有限。怎么样才能使机器人像人一样， 灵活处理所遇到的问题，对外界变化做出及时的调整，也是各国科学家与工程师一直在研究的课 题。机器之所以不能像人一样对外界变化做出合理反应，究其原因重要的一点就是它们没有像人 一样的快速，准确的感知能力。机器人视觉的研究正是顺应这一趋势的成果。随着机器人应用领 域的扩展和计算机硬件技术的不断发展，图像传感器和

6、相关处理器也不断的被更新，图像处理的 速度也不断加快1。基于机械视觉进行控制的机器人相对普通机器人有着非常明显的优势：更大 的灵活性，更高的精度和更强大。而在现在的自动化生产中，机器视觉也已经成为提高生产效率 和保证产品质量的关键技术，如产品外观的自动检测、生产线的自动监控等。在日常生活领域中, 机器视觉应用意义也很重要,如车辆自动避障、自动行驶导航、智能家居系统以及智能路灯系统等。1.2. 机器人视觉识别系统简介1.2.1. 机器人视觉识别系统组成目前，机器视觉的研究分为两个方向：视觉导航与视觉识别。其基本的原理是一样的，即通过图 像传感器（常用的有CCD和COMS）将目标转换为图像信息，通过分析图像中的各个像素的分 布、亮度、颜色等信息提取目标的关键特征值，然后根据相关识别信息控制现场机械的动作。总 体来说图像处理要经过以下几个步骤：图像预处理，特征提取，图像分割，图像识别几个步骤2。图像预处理 g特征提取 g图像分割 g图像识别图 1.1 图像处理流程图图像预处理的目的是滤除图像中的噪声，改善图像的质量，以便后续工序的处理。由于传感器和 电器本身的特性，噪声是图像采集过程中不可避

7、免的一个问题。此外，包括图像的旋转、变形、 失真等问题也要在预处理进行解决。常见的图像预处理方法有逆滤波，维纳滤波，中值滤波等。 特征提取是指将图像信息的简化，即从有较高维数的数据中提取出包含主要有效信息的较低维数 数据,便于图像分割和图像识别。图像分割是根据图像中某些特性的不同将图像划分为不同的区域，同一区域内的图像具有相同的 特性，不同区域图像特性各不相同。比较传统的方法是运用灰度图像中像素灰度的变化来区分图 像的不同区域，例如灰度阀值法分割、边缘检测法、区域生长和聚合。图像识别是现代图像处理中非常重要的一个领域，并且已经得到广泛应用。如人脸识别、指纹识 别、OCR技术、医学图像诊断等。简而言之，图像识别就是对图像中的目标的模式进行分类， 以及目标本身特征的确定，例如方向、位置和大小等。1.2.2. 当今机器人视觉识别技术发展现状虽然机器人视觉识别技术发展起步较晚，但是因为技术本身有着无与伦比的优势，很快就得到了 各个国家关注。最早应用的领域就是工业领域，比较典型的例子就是零部件的装配、非接触测量 与检测、在线过程控制、数控加工、过程监控等。现在比较先进的汽车生产公司都会使用机器人

8、 视觉识别检测系统对产品进行质量检查。这种非接触检测方法，不仅速度快，精度高，且不损伤 产品在这其中，比较成功的就是英国的ROVER公司。此外，在工业领域另一个应用广泛的例子 就是是对各种零件的几何尺寸进行非接触式测量，基于机器人视觉识别系统的的管脚尺寸自动检 测装置也已经被研制出来。此外，机器视觉识别系统还被用于诸如刀具等工业设备的检测和数控 机床的加工。很多高精度定位的问题，如钻床数控系统刀具定位、板材数控加工中的坐标定位等 问题也因此得以解决4。在农业方面，机器人视觉识别系统的应用起步也是比较早的。早期的应用主要是植物种类的鉴别 和农产品评级分类。而随着软硬件技术的进步和图形处理技术的迅猛发展，机器人视觉识别系统 已经开始被应用于农业生产的整个产业链。无论是农业生产前、生产中、生产后，机器人视觉识 别系统都可以发挥巨大作用。如播种前种子质量检查、机器人田间行动定位、农药的精准喷洒等 无不有着机器人视觉识别系统的身影。随着私家车保有量不断提高，以及相关软硬件技术的不断进步，机器人视觉识别系统也已经开始 在智能交通领域崭露头角。在交通管理方面，机器人视觉识别技术主要用于视频检测与交通

9、控制 系统 。目前，就技术比较发达的国家来说，已经可以实现交通灯控制智能化。通过摄像头拍摄 下当前路口的车流量状况，智能控制信号的切换，使路口的通过能力最大化。与此同时，车牌识 别技术也已经变得日益成熟，在车辆交通管理中作用也日益显现。而在个人驾乘领域，机器人视 觉识别技术更是遍地开花。在行驶路径识别与跟踪、道路障碍物识别、驾驶员状态监测、驾驶员 视觉增强等方面都不乏其身影。未来，随着产业化的发展对相关方面的需求将会呈现上升趋势，相关产品也将会变得更加微型化， 智能化。标准且统一化的解决方案也将会是相关产业发展的必经之路。相信随着技术的不断发展， 机器人视觉识别技术及系统将会在国民经济建设的各个方面都发挥更大的作用。1.3. 包装瓶自动分类的意义随着社会经济的不断发展，瓶装饮料已经走进了千家万户。口味丰富，饮用方便的瓶装饮料给我 们的生活带来很大方便，但是也带来了一个不容忽视的问题环境污染。现在大部分的饮料瓶 是聚酯（PET或PETP）原料生产的，在自然界中需要几百年的时间才能降解。虽然废旧饮料瓶 回收有巨大的经济价值和社会效益，但是目前的废旧包装瓶的回收利用率是非常低的。大部分包 装瓶被直接填埋或者作为燃料焚烧。这样不仅浪费了宝贵的资源，还会造成环境的二次污染。究 其原因，最重要的一点就是因为回收的包装瓶瓶型混杂，不同颜色不同材质的包装瓶混在一起。 这给包装瓶的回收利用带来了很大的困难。现在的废旧包装瓶分类基本全部依靠工人手工分类。 工人站在传送带的两侧，通过目测挑选出不同种类的包装瓶，然后放置到不同的区域中。这种分 类方法，分类速度慢，并且错误率高。而且回收的包装瓶往往比较脏，带有各类致病菌，长期在 这种环境下工作，会对工人的身心健康造成巨大的伤害。此外，在汽水瓶以及酒类包装瓶的回收 利用过程中同样的问题也存在。这些饮料的包装

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