小波邊緣檢測在視覺圖像分析中的應用研究.pdf

1、智能機器人在工業(yè)生產中對提高生產效率起到了關鍵作用。將機器視覺技術引入智能機器人，會提高其操作的靈活性和動作的復雜性。機器視覺圖像中包含了大量信息，而智能機器人所需要的往往只是圖像邊緣特征，因此，視覺圖像分析的核心是圖像邊緣提取，以及目標的位姿識別。
　　本研究以機器人搬運箱體為應用背景，對常用的圖像邊緣檢測算法進行比較，分析各自的優(yōu)缺點。在此基礎上提出小波邊緣檢測方法，選擇二次B樣條函數(shù)作為小波函數(shù)，對拍攝的包裝箱圖像進行處理。

2、由于受實際工作環(huán)境的影響，機器視覺系統(tǒng)拍攝的圖像噪聲較大，小波變換濾除圖像噪聲效果最佳。其次，針對用小波來進行圖像的邊緣檢測時，容易出現(xiàn)邊緣丟失以及弱邊緣的問題，改進了基于小波變換的圖像邊緣檢測方法，提出了小波變換與數(shù)學形態(tài)學相融合的圖像邊緣檢測算法。在邊緣檢測的基礎上，研究了圖像識別以及箱體位姿信息提取方法，通過坐標變換，計算出箱體在機器視覺系統(tǒng)中的空間位置及姿態(tài)，準確提取出箱體位姿信息。最后，搭建了機器視覺檢測系統(tǒng)，對系統(tǒng)中使用到的