现代物流系统视觉机器人货物识别与拣选方法研究

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1、山东大学硕士学位论文现代物流系统视觉机器人货物识别与拣选方法研究姓名：韩杰申请学位级别：硕士专业：模式识别与智能系统指导教师：常发亮20090515山东大学硕士学位论文摘要自动化立体仓库集存储、输送、分发、管理等功能于一体，具有存储容量大、占地面积小、操作简单、能与ERP系统信息集成等多方面的优点。本文以山东大学现代物流实验中心自动化立体仓库为应用背景，将计算机视觉技术和机器人控制技术引入到自动化立体仓库的设计之中，设计并实现了一套较为完整的货物自动识别与拣选系统，实现了货物的自动定位、自动识别和自动出入库作业

2、，以期最终实现无人参与的全自动化智能化立体仓库。在货物图像处理方面，研究内容包括：(1)货物图像的摄取。设计了一套货物图像拍摄系统，利用CCD摄像机，图像采集卡和上位控制计算机实现了货物图像的采集。(2)货物图像预处理。为了使货物图像更适于后续步骤的处理，提出了与货物图像特点相适用的图像预处理算法，有效地去除了货物图像噪声，又能尽可能地保证货物的边缘信息不丢失。(3)货物图像边缘检测与轮廓提取。提出了一种针对货物图像的边缘检测与轮廓提取算法，先对整幅图像进行粗检测，确定出货物可能的区域，然后对该区域进行细检测，

3、检测出货物的边缘，最后采用轮廓跟踪算法提取单象素宽的货物外轮廓，实现了货物的定位。在货物识别方面，研究内容包括：(1)货物特征的提取。在满足货物特征旋转不变性和平移不变性的前提下，提出了一种适用于货物图像的特征提取方法，分别提取了颜色特征中的核函数直方图、纹理特征中的信息熵和频域特征中的傅里叶描绘子对目标货物进行识别，并根据实验结果分析了各个特征的优缺点。(2)多分类器融合。为了提高货物识别的识别率和置信度，提出了适用于货物识别的多分类器串行融合算法，选用颜色特征、轮廓的傅里叶描绘子和熵值特征作为货物识别系统第

4、一、二、三级分类器的特征，并根据各个特征的特点制定了相应的识别准则，最后根据待识别货物的特征选定参数，实现了货物的识别。在SK．6机器人控制方面，在综合运用SK．6机器人示教编程和远程命令两种控制方式的基础上，提出了一种SK．6机器人控制方法。通过实时控制与固定程序相结合，实现了机器人的运动控制，完成了货物图像的拍摄和货物的拣山东大学硕士学位论文选工作。实验结果表明了上述货物识别算法的有效性和SK，6机器人控制方案的可行性。视觉定位精度满足货物拣选、出入库作业的工艺要求，机器人货物自动吸取和搬运控制正确，达到了

5、预期的设计要求，可用于立体仓库货物的出入库拣选作业。关键词：自动化立体仓库，计算机视觉，轮廓提取，特征提取，多分类器融合，SK一6机器人控制II山东大学硕士学位论文ABSTRACTWiththefunctionsofstorage，transmission，distributionandmanagement，automatedwarehousehastheadvantagesofmorestoragecapacity,lessfloorarea,easymanipulationandCanbeintegrate

6、dwithERPsysteminformation．BasedonModemlogisticscontrolexperimentalcenterofShandongUniversity,anautomatedgoodsidentificationandpickingsystemisproposedinthispaperbyintroducingthecomputervisiontechnologyandrobotcontroltechnologyintoautomatedwarehouse．Basedonthi

7、ssystem，theautomaticgoodspositioning，automaticgoodsidentificationandautomaticgoodsstorageandretrievalmanagementarerealized，toeventuallyrealizingafullyautomaticandintelligentunmannedwarehouse．Inthegoods’imageprocessingarea,theresearchesasfollowshavebeendone．(

8、1)Goods’imageacquisition．AnimageacquisitionsystemwhichisintegratedbyCCDcamera,imageacquisitioncardandpersonalcomputerisdesignedtogetthegoods’images．(2)Goods’imagepre—processing．Inordertomakethei