基于免疫蟻群算法的機械臂目標檢測研究.pdf

1、隨著科技的飛速發(fā)展,機械自動化以及人工智能控制的開發(fā)研究已經(jīng)成為廣大科研工作者的重要科研方向,并越來越多的應用到工業(yè)生產(chǎn)及日常生活中。作為其中的一個重要組成部分,機器人視覺圖像處理技術發(fā)生了日新月異的變化。機器人視覺(robot vision)使機器人具有自我感知功能。機器人可以通過傳感器獲取環(huán)境的二維圖像,加以分析處理,使之成為計算機符號并通過人工智能技術進行環(huán)境判斷和行為決策。
　　本文以西安科技大學自動化物流實驗室的MOTO

2、MAN六自由度工業(yè)機器人作為研究平臺,針對其工作環(huán)境設計了適合機械臂目標檢測的圖像處理方案,通過對其目標圖像的分析和處理,給出了機械臂目標圖像濾波、灰度化等的仿真結果,對比各種圖像分割方法的工作環(huán)境與特點,分析了各種分割方法的優(yōu)缺點與適用范圍,為進一步研究目標圖像的圖像分割這一難點問題奠定了基礎。
　　其次針對MOTOMAN機器人目標圖像的圖像分割問題,系統(tǒng)的研究了蟻群算法和免疫算法,在學習算法基本原理思路的基礎上分析對比了兩種算

3、法的系統(tǒng)特性、適用范圍及優(yōu)缺點。并且對算法各種非線性領域的應用進行了研究分析,從而提出了基于免疫蟻群算法進行圖像分割的具體思路。
　　在分析相關圖像處理技術的基礎上針對西安科技大學MOTOMAN抓取機器人目標自識別所需的高效圖像分割要求,提出了基于免疫蟻群算法的圖像分割方法,該方法以信息素為基準,采用蟻群算法遍歷全圖并將免疫算法與之結合從而避免了蟻群游歷時的局部最優(yōu)、收斂停滯所帶來的圖像分割誤差。通過注射疫苗進行免疫選擇進一步優(yōu)化