基于機器視覺的AGV導航標識符識別方法研究
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標識符識別測試實驗
為驗證本文提出的算法及理論的有效性、可靠性和準確性，在實驗室的水磨石路面背景下，鋪設agv導航線，并在導航路徑上放置控制標識符和數(shù)字標識符。圖5所示為控制標識符實驗現(xiàn)場，圖6為20幅驗證數(shù)字標識符識別算法的圖像樣本，包含了0～9十個數(shù)字的兩組不同旋轉(zhuǎn)角度的圖像。
在控制標識符識別實驗中，本文所設計的控制標識符能很好地模擬出現(xiàn)場環(huán)境，依據(jù)控制標識符的幾何特征來識別標識符的方法，能夠在較為復雜的環(huán)境下快速、準確地識別控制標識符。
在識別數(shù)字標識符的實驗中，圖6中的樣本對應的特征值計算結(jié)果正確無誤。這種簡單識別數(shù)字的方法的準確率較高，而且每次識別數(shù)字耗時僅為1ms。在實際應用中，決定識別效率的主要瓶頸在于圖像分割環(huán)節(jié)中從感興趣區(qū)域里面抽取出標識符的精確輪廓，而本文提出的對標識符完整性的初步判斷，大大減少了對非完整數(shù)字標識符的冗余識別，提高了整個agv導航過程的流暢性。
圖5 控制標識符識別實驗
圖6 數(shù)字標識符識別實驗樣本
結(jié)束語
基于機器視覺的agv導航是目前智能車領(lǐng)域的熱門研究課題，視覺引導的agv可以高效地進行運動速度控制，識別多分支路徑以及各種停車工位，是其智能化的重要表現(xiàn)。本文設計了兩類導航標識符并給出識別方法，經(jīng)實驗驗證，這兩類導航標識符的應用，大大的提高了agv的智能性，滿足對標識符識別實時性、準確性以及魯棒性的要求，達到了預期目標。為視覺導航agv的高智能化發(fā)展提供了新思路。
作者簡介
范瑩莉(1986-) 女 碩士，主要研究方向為機器視覺、圖像處理及應用。
參考文獻
[1] 齊正罡．基于統(tǒng)計特征的agv特殊標識符識別方法研究[d]．吉林：吉林大學，2005．
[2] x. l. bian, b. a. song, r. walter. optimization of steering linkage and double—wishbone suspension via r—w multi—body dynamic analysis, forschung im ingenieurwesen, 69(2004)：38～43．
[3] 劉寧．普通光源下小型視覺引導agv圖像處理技術(shù)研究[d]．吉林：吉林大學，2006．
[4] maya r. guptn, nathaniel p. jacobson, eric k. garcia. ocr binarization and image pre-processing for searching historical documents. pattern recognition. seattle, washington:2007, 389～397．
[5] 李介谷．計算機視覺的理論與實踐[m]．上海：上海交通大學出版社，1999．
[6] 孔月萍，曾平，李智杰，鄭海紅，徐培培，等．基于組合特征的高效數(shù)字識別算法[j]．計算機應用研究，2006(10)：172～174．
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