人工神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人上的研究與應用.pdf

1、本論文以機器人視覺識別系統(tǒng)為出發(fā)點，進行神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人上的研究。根據(jù)機器人視覺識別系統(tǒng)所要完成的具體識別任務，構建一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡的視覺識別系統(tǒng)。 本文通過對系統(tǒng)功能的研究，結合神經(jīng)網(wǎng)絡、機器視覺、圖像識別和圖像處理等技術，根據(jù)模塊化思想，將基于神經(jīng)網(wǎng)絡的視覺識別系統(tǒng)劃分為輸入信息處理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡識別器兩部分，并對這兩部分分別進行研究、設計和實現(xiàn)。 具體的研究內(nèi)容如下： 第一、系統(tǒng)論述了數(shù)字圖像的二維圖像灰度

2、化、圖像增強技術中的中值濾波，圖像分割等技術。采用一種改進的中值濾波算法增強圖像，并采用迭代式求圖像最佳閥值算法實現(xiàn)了圖像的二值化分割。在圖像處理的基礎上，定義了一些圖像特征，研究了特征量的計算方法并加以實現(xiàn)，給出了實驗結果。 第二、神經(jīng)網(wǎng)絡識別器的設計。通過對神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，選擇了一種神經(jīng)網(wǎng)絡模型，分析神經(jīng)網(wǎng)絡的相關參數(shù)的確定原則及神經(jīng)網(wǎng)絡的BP學習算法。根據(jù)BP算法中的缺點，提出對BP算法的改進方法，采用改進BP算法對神經(jīng)網(wǎng)