复杂工况下视觉AGV导航标识带中心线的提取研究

针对光照不均匀、导航标识带破损、少量杂物干扰的复杂工况条件下,对视觉AGV采集到的路面导航标识带图片进行特征提取,采用灰度化、中值滤波进行了图像预处理,研究了Otsu法和迭代法等动态阈值分割算法以及形态学在图像分割中的应用,并对预处理图像作了分割对比实验。然后对分割后的图像进行边缘提取,分析了基于最小二乘法和Hough变换算法的直线拟合原原理,提出了Hough算法下基于边缘线的中心线拟合算法,并作了直线拟合对比试验。实验表明,复杂工况下,采用基于形态学和Otsu算法相结合的方法对图像进行分割,得到的二值图像边界更完整,效果更好,基于Hough变换算法较最小二乘法能更精确有效地提取出导航标识带中心线及其方程。     

基于机器视觉的锯条自动化装盒系统设计

以VS2010为软件平台,以Staubli TP80机器人,康耐视摄像机和传送带为硬件基础,对锯条进行识别,定位和动态抓取,搭建了一个基于机器视觉的工业机器人智能抓取系统,其中Staubli-TP80机器人为操作手臂,利用康耐视摄像机和工控机搭建视觉检测平台,通过抓取系统的参数化建模实现图像坐标到机器人坐标的转换,利用OpenCV函数库实现锯条的图像处理和模式匹配,最后控制机器人对动态目标进行抓取。