摘要：本文设计了一种基于blob分析的智能机器人视觉系统。在此基础上提出识别规则物体的方法,利用不变矩、图形的面积和周长比来识别物体的形状,并采用blob算法求取目标物的中心坐标及其任一斜边与坐标轴之间的夹角,从而识别出规定形状的物体,实现对微小或缓慢运动的目标物的定位。系统选用VCSBC4018智能摄像机来完成场景图像的采集及量化任务,并利用其自带的嵌入式操作系统及开发平台编写相应的目标识别与定位程序。实验结果表明,该系统能满足实际项目中对目标姿态信息的需要,目标识别准确率达到100%,定位相对误差小于4%。

摘要：针对传统瓜果分级中捕捉单幅果实图像来分析果实特征时信息较少的缺陷,提出了一种基于多方位视觉系统的果实形状特征提取算法。同步采集3个方向的果实图像信息,经OHTA空间上的图像分割和改进的blob算法去噪声等处理后,分别给出果实的多方位的图像特征信息。运用统计学原理,设计了线性分类器,对3个方向的图像特征信息进行了互补性融合,得出分级判别准则。利用开发的智能瓜果精选分级试验样机,验证了该算法的有效性,试验结果证明识别成功率达到97%,达到了实用的要求。

摘要：应用网络监控机械手的视觉系统,能够使机械手智能地完成目标物体的寻找、识别和搬运。为了使机械手能够准确到达某一位置进行视觉识别而避免目标丢失,综合视觉系统方案、图像采集和图像处理等技术,提出了采用Eye-in-Hand视觉系统、USB摄像头和VFW结合进行图像采集,并利用新型blob算法对目标物体进行图像处理的设计方法。该视觉系统提高了机械手的工作效率,降低了系统的复杂性,保障了远程监控的实时性。