第23卷第1期2004年3月

计 算 技 术 与 自 动 化ComputingTechnologyandAutomation

Vol 23,No 1 Mar 2004

文章编号:1003-6199(2004)01-0074-03

机器人视觉定位的图像处理

彭惠青,李海燕

(汕头大学机电工程系,广东汕头 515063)

摘 要:在机器人视觉定位系统中,图像处理是核心部分,本文针对实际的目标图像,通过对其进行图像预处理,再经边缘检测和应用最小二乘法求得定位点的坐标和相对偏转角度,获得图像定位的信息。经验证符合设计要求,达到了实际应用的准确度。

关键词:最小二乘法;图像定位;边缘检测

中图分类号:TP317.4 文献标识码:A

RobotVisualOrientationImageProcessing

PENGHui qing,LIHai yan

(DepartmentofMechano electronicEngineering,ShantouUniversity,Shantou515063,China)

Abstract:Imageprocessingisthemostimportantpartinthevisualorientationsystemoftherobot.In

thispaper,thepracticalobjectimageisinputtedanddealtwith.Throughcheckingtheedgeofimageandap plyingtheleastsquaremethod,weachievetherelatedeflectionangle.Theresultofthisdesignaccordswiththepracticalrequest.

Keywords:leastsquaremethod;imagelocalization;edgechecking

1 引言

由于人眼的易疲劳性、人的惰性,特别是根据生产自动化的要求,必然需要一种有效工具,以弥补以上的缺陷及满足上述要求。机器人视觉系统可以有效地解决这类问题。其核心部分是图像处理,它是对获得的目标图像进行预处理,改善图像的质量及性噪比,并进行图像的识别和定位。因此,对目标图像的图像处理成为机器人视觉定位系统的关键一步。

一张要处理的图片时,往往由于光源照度的不均匀,使得录入图像背景的灰度不均匀,因此,在对图像二值化处理时,为了达到最佳效果,就要求对图像进行分块处理。在对图像每块进行二值化处理之前,必须为其提供一个阈值,而阈值的给出必须通过图像的灰度直方图上的谷点来确定。在本设计中,根据原始图像,如图1,依次对图像在垂直方向分成了二块、三块和四块来分别进行二值化处理。为了方便说明问题,在此先给出了整幅图像的灰度直方统计图,如图2。

根据图2,本文首先做出了分两块和三块进行图像二值化处理,得到了图3和图4。由图3,4可见,分两部分二值化处理和分三部分二值化的效果还不够理想,难以达到最后图像定位处理所要的图像质量。因此对其分四部分,四部分进行二值化处理。在给出分四部分二值化处理的图形之前,必须

2 目标图形的图像处理

2.1 灰度直方图的统计与二值化

在机器人的视觉定位过程中,当用摄像机录入

收稿日期:2003-10-20

作者简介:彭惠青(1977 ),男,江西莲花人,硕士研究生,研究方向:智能控制。