机器人视觉目标数字图像实时分割研究.doc

前言机器人技术综合了多学科的发展成果，集成了智能控制、人工智能、信息处理、图像处理、检测与转换等专业为一体，跨机械、电子、自动控制、计算机等多学科，代表了高技术的发展前沿，在工业制造、军事、航天等方面都得到了广泛的应用。它在人类生活应用领域中已经不断扩大。人类从外界获取信息，一般是通过视觉、触觉、听觉、嗅觉等感觉器官来实现的。其中，60％--80％的信息是由人的眼睛，即视觉来获得。让机器人具有视觉是人类的一个梦想。长期以来，人类的视觉系统一直是学者们非常感兴趣的领域。人们进行了大量的研究，希望通过某种人工的手段来实现人类的视觉功能。计算机视觉正是在这些研究的基础上逐渐形成的一门新的学科。它包括所有由人类设计并在计算机环境下实现的模拟人的某些视觉功能的技术。计算机视觉是一个相当新且发展于分迅速的研究领域，并成为计算机科学和人工智能的重要研究领域之一。计算机视觉是在20世纪50年代开始的，当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上，如光学字符识别、工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等。此时的视觉研究都是基于二维的，而且多数是采用模式识别的方法完成分类工作。总之，视觉是一种感知周围环境最复杂的手段，也是最有效的手段，随着科学技术的发展，计算机视觉的应用范围日益扩大，无论是生物视觉系统，其最终的目的都是要帮助较大的系统来完成它的职责或生命的生存，这是非常重要的任务。因此视觉系统必须能够从景物图像中提取对完成这些任务十分有用的信息。机器人视觉的目的，是使用机器人能够像人眼一样对环境进行感知、解释和理解。现代信息社会的发展方向是数字化、网络化和智能化。信息技术的创立和发展的轨迹就是人脑信息处理过程的模仿。我们需要计算机与人之间可以没有障碍的交流沟通，这样才是信息智能化的最大的体现。但是目前人机对话的问题是妨碍信息智能化最大的障碍。计算机的图像识别，语音识别，文字识别等都难以尽如人意。机器人在对目标进行识别时，首先要对目标进行分割。目标分割对于机器人视觉处理来说有着至关重要的作用。他处于处理系统的最底层，是其他高级应用如目标跟踪、目标识别的基础。只有正确地检测并分割出运动目标才能进行后面的工作，否则就会产生很大的偏差和错误，以致后面的工作无法开展。运动目标的图像分割是当前国内外研究的热门课题，国外许多重要的期刊如opticalEngineering，IEEETransactiononPatternAnalysisandMachineIntelligence以及AD报告等，经常刊登有关该领域的学术论文。国内一些学者也在该领域做了大量的工作，并取得了一些成果，有的己经得到实际应用。图像分割自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视,至今已提出上千种分割算法.但因尚无通用的分割理论,现提出的分割算法大都是针对具体问题的,并没有一种适合所有图像的通用分割算法。因此对机器人图像分割研究具有很大的研究价值。第1章视觉机器人概况§1.1机器人视觉的概念机器人视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。机器人视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到视网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维成像来对该物体进行三维理解。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器人视觉系统所要做的是从这种二维投影图像（灰度阵列）到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。§1.2机器人视觉的发展及应用机器人视觉系统按其发展可分为三代。第一代机器人视觉的功能一般是按规定流程对图像进行处理并输出结果。这种系统一般由普通数字电路搭成，主要用于平板材料的缺陷检测。第二代机器人视觉系统一般由一台计算机，一个图像输入设备和结果输出硬件构成。视觉信息在机内以串行方式流动，有一定学习能力以适应各种新情况。第三代机器人视觉系统是目前国际上正在开发使用的系统。采用高速图像处理芯片，并行算法，具有高度的智能和普通的适应性，能模拟人的高度视觉功能。国外机器人视觉系统应用于很多方面，如用于海洋石油开采，海底勘查的水下机器人;用于医疗外科手术及研究的医用机器人;帮助人类了解宇宙的空间机器人;完成特殊任务的核工业机器人等。虽然我国在机器视觉方面的发展与世界先进水平相比还有一定差距，但机器视觉系统的研制工作也取得了一定的成果。我国视觉机器人应用主要有以下目的:用以代替人类从事危险、有害和恶劣环境、超净环境下的工作;把人从肮脏、繁重的劳动中解放出来;提高劳动生产率，改善产品质量，快速响应市场要求，加强在国际市场的竞争能力。§1.3机器人视觉目前存在的主要问题目前的机器人视觉存在