基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)在機器人視覺系統(tǒng)中的應用.pdf

1、隨著計算機和通訊技術(shù)的發(fā)展，在智能機器人系統(tǒng)中，環(huán)境感知與定位、路徑規(guī)劃和運動控制等功能模塊趨向于分布式的解決方案，從而各個功能模塊并行執(zhí)行，提高了系統(tǒng)的實時性和穩(wěn)定性。 在環(huán)境感知環(huán)節(jié)，視覺處理是關(guān)鍵。本論文在研究機器視覺理論的基礎(chǔ)上，根據(jù)智能機器人視覺系統(tǒng)所要完成的具體識別任務，運用數(shù)字圖像處理技術(shù)對獲得的圖像進行處理，然后用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進行識別。對于智能機器人，根據(jù)具體要求，可以對不同的物體或圖像命令進行識別，在本系統(tǒng)中，機

2、器人要對數(shù)字和手勢兩種圖像命令進行識別，主要研究了機器人對數(shù)字和手勢圖像的不同處理方法，并以VisualC++6.0為平臺，進行了圖像識別的軟件設(shè)計。 具體來講，本論文主要完成了以下工作： 首先，詳細介紹了機器視覺和數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)理論、當前的發(fā)展現(xiàn)狀及應用情況，并討論了二者結(jié)合的必要性、可行性。 其次，研究了圖像識別的幾種方法(統(tǒng)計模式識別、句法模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有很強的自適應性、學習

3、性和容錯性，因此被廣泛應用于各個領(lǐng)域。在本論文中，充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的以上特點，將其應用于圖像識別中，實現(xiàn)了對圖像命令的識別。深入研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理、結(jié)構(gòu)設(shè)計及其在圖像識別應用中應注意的問題和改進方法。 再次，詳細研究了對不同圖像所采用的不同處理方法。在本論文中，對字符圖像，主要涉及到對真彩色圖像的灰度化處理、二值化處理、字符的提取、校正、歸一化處理。針對圖像傾斜的情況，首先進行邊緣檢測，根據(jù)檢測結(jié)果，再用霍夫變換法對