基于機(jī)器視覺(jué)的多維智能光路搭建系統(tǒng)

高智龍 魏功祥 郁夢(mèng)婷 鄭錕 王櫻燁 王明碩

摘要：光學(xué)是一門(mén)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果精確度要求高和對(duì)實(shí)驗(yàn)外部條件要求嚴(yán)格的學(xué)科。到目前為止，由于實(shí)驗(yàn)精密儀器設(shè)備持續(xù)地更新?lián)Q代，并且由人體發(fā)出的光信號(hào)，熱信號(hào)以及聲波對(duì)精確實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響日益顯著。本文提出一種基于多維度機(jī)械臂開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)遵循光電設(shè)計(jì)、人工智能理念，主要借助Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)程序，同時(shí)嵌入OpenCV作為視覺(jué)處理模塊，優(yōu)化算法。該系統(tǒng)最終實(shí)現(xiàn)自主完成識(shí)別夾取實(shí)驗(yàn)所需目標(biāo)器件，按照程序規(guī)定路線(xiàn)運(yùn)動(dòng)至實(shí)驗(yàn)平臺(tái)并放在指定位置，進(jìn)行對(duì)光路的搭建矯正，以及對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的記錄以及傳輸。

關(guān)鍵詞：機(jī)械;OpenCV;算法

引言

絕大多數(shù)傳統(tǒng)光學(xué)實(shí)驗(yàn)室需要高級(jí)潔凈無(wú)塵實(shí)驗(yàn)室，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中需要保持高精密的光學(xué)環(huán)境，屏蔽大多熱源，光源等環(huán)境的干擾，但是由人體所發(fā)出的光信號(hào)，熱信號(hào)以及聲波對(duì)無(wú)塵潔凈實(shí)驗(yàn)室的光環(huán)境，熱環(huán)境干擾非常嚴(yán)重。

相對(duì)于光學(xué)攝像頭測(cè)距、雙目測(cè)距功能已經(jīng)開(kāi)發(fā)完善，但其應(yīng)用主要針對(duì)大眾。針對(duì)實(shí)驗(yàn)室級(jí)識(shí)別的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)較少，暫無(wú)成型系統(tǒng)。

1目標(biāo)物檢測(cè)算法

1.1RGB與HSV色彩空間轉(zhuǎn)化

在機(jī)器視覺(jué)圖像處理方面，圖一中的色彩空間轉(zhuǎn)換由于RGB圖像與人視覺(jué)感知相差甚遠(yuǎn)，通常把RGB色彩模式轉(zhuǎn)換為HSV色彩空間，利用圖像的色（Hue）飽和度（Saturation）與明度（Value）來(lái)對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行檢測(cè)與提取[1]。其中H分量突出反映了圖像的色彩變化情況，能有效區(qū)分圖片的前景和后景;S分量突出體現(xiàn)了圖像邊界和顏色變化;V分量則反映了圖像中的亮度變化。

從RGB空間一點(diǎn)（R，G，B）轉(zhuǎn)化到HSV空間的點(diǎn)可定義為：

這樣色調(diào)信息H的范圍為0°～360°。V和S的范圍為0～1。

RGB和CMY顏色模型都是面向硬件的，而HSV（HueSaturationValue）顏色模型是面向用戶(hù)的。

HSV模型的三維是從RGB立方體演化而來(lái)的一種模型。設(shè)想從RGB沿立方體對(duì)角線(xiàn)的白色頂點(diǎn)向黑色頂點(diǎn)觀(guān)察，從而可以看到立方體的六邊形外形。六邊形邊界表示色彩，水平軸表示純度，明度沿垂直軸測(cè)量。

1.2形狀特征分析算法

OpenCV是一個(gè)基于BSD許可發(fā)行的開(kāi)源跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，可以在Linux、Windows、Android和MacOS操作系統(tǒng)上運(yùn)行。它的優(yōu)點(diǎn)在于輕量級(jí)且高效，由一系列C函數(shù)和少量C++類(lèi)構(gòu)成，同時(shí)提供了Python、Ruby、MATLAB等語(yǔ)言的接口，從而實(shí)現(xiàn)很多圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的通用算法。本論文通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)方案利用OpenCV2中Eigenfaces、LBPH、FLANN、HOG、BOW等算法對(duì)圖像進(jìn)行分析、特征圖像剪裁、匹配閾值計(jì)算。

將目標(biāo)對(duì)象創(chuàng)建SIFT實(shí)例，利用FLANN建立特殊目標(biāo)特征矩陣圖像[2]。通過(guò)BOW訓(xùn)練器，與SIFT特征進(jìn)項(xiàng)配比實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢索。

1.3基于BOW與SVM的目標(biāo)識(shí)別代碼

聲明基礎(chǔ)路徑：導(dǎo)入模塊，聲明訓(xùn)練圖像基礎(chǔ)路徑，避免因不同設(shè)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)所在地址不同，需隨時(shí)修改。

創(chuàng)建SIFT實(shí)例：關(guān)鍵點(diǎn)提取，特征提取。

創(chuàng)建基于FLANN匹配器：使用算法cv2.FLANN-INDEX-KDTREE進(jìn)行特征匹配。

創(chuàng)建BOW訓(xùn)練器、初始化BOW提取器：為訓(xùn)練器設(shè)定簇?cái)?shù)，指定BOW類(lèi)的輸入為視覺(jué)詞匯，以便在測(cè)試圖像中檢測(cè)到。

SIFT特征提取并對(duì)描述符進(jìn)行返回：將圖像經(jīng)灰度處理后獲取SIFT特征。

BOW訓(xùn)練器準(zhǔn)備完畢。

返回指定詞匯：選取八張圖像，調(diào)用cluster函數(shù)，執(zhí)行k-means，對(duì)詞匯進(jìn)行分類(lèi)和返回，返回指定詞匯，便于描述符的提取。

返回描述符：設(shè)定一個(gè)圖像路徑為聲明函數(shù)參數(shù)，返回經(jīng)BOW提取器計(jì)算所得的描述符。

生成樣本標(biāo)簽：創(chuàng)建兩個(gè)分別對(duì)應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標(biāo)簽的數(shù)組，并用描述符進(jìn)行填充，生成正負(fù)樣本標(biāo)簽。

創(chuàng)建SVM實(shí)例進(jìn)行訓(xùn)練：將訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標(biāo)簽放入數(shù)組儲(chǔ)存，定義函數(shù)顯示并返回結(jié)果。定義、讀取兩個(gè)樣本圖像路徑中的圖像文件并放入數(shù)組中后，傳給SVM，預(yù)測(cè)結(jié)果。

2目標(biāo)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)方式

2.1運(yùn)動(dòng)控制框架

借助搭載了Linux系統(tǒng)的樹(shù)莓派控制多維度機(jī)械臂，運(yùn)用樹(shù)莓派，通過(guò)利用PWM脈沖寬度調(diào)制技術(shù)做到對(duì)多個(gè)舵機(jī)的準(zhǔn)確控制從而對(duì)機(jī)械臂的轉(zhuǎn)動(dòng)與伸縮控制。通過(guò)機(jī)器視覺(jué)準(zhǔn)確識(shí)別物體，同時(shí)運(yùn)用單目測(cè)距算法，SVM算法來(lái)將視覺(jué)信息處理為數(shù)字信息，并將其傳輸給樹(shù)莓派，樹(shù)莓派將其處理為相應(yīng)的脈沖寬度信號(hào)給相應(yīng)的舵機(jī)從而實(shí)現(xiàn)多維度機(jī)械臂精確夾取目標(biāo)。

2.2機(jī)械臂控制主程序

系統(tǒng)具有人工操作模式選項(xiàng)，加入可關(guān)閉的語(yǔ)音系統(tǒng)對(duì)初次使用者進(jìn)行引導(dǎo)，防止由于不熟悉系統(tǒng)的操作程序而出現(xiàn)的錯(cuò)誤操作。人工操作模塊的引入使得系統(tǒng)的操作者有第二種選擇，不用去學(xué)習(xí)如何向系統(tǒng)中輸入要夾取的器件即可使用。

總結(jié)：本文首次將機(jī)器視覺(jué)引入實(shí)驗(yàn)室中，搭建自動(dòng)無(wú)人化實(shí)驗(yàn)室，首次實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離遙控精確智能搭建光路的智能化操作。對(duì)光學(xué)器件進(jìn)行拿取，實(shí)景操作驗(yàn)證夾取與放置目標(biāo)物體具體位置的準(zhǔn)確性，從而做到無(wú)損傷夾取光學(xué)器件。實(shí)用性強(qiáng)，可開(kāi)發(fā)性強(qiáng)，借助Python編寫(xiě)程序，可移植性高，包容性強(qiáng)。在樹(shù)莓派中有著系統(tǒng)所需的所有程序，相應(yīng)模塊都有著詳細(xì)的注解。這也就保證了系統(tǒng)的再一次開(kāi)發(fā)的潛力。

參考文獻(xiàn)：

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（山東理工大學(xué) 山東淄博 255000）