[实用新型]基于机器视觉的智能道路清扫车

说明书

技术领域

本实用新型涉及机器视觉系统，具体地，涉及基于机器视觉的智能道路清扫车。

背景技术

眼睛是人类视觉的重要组成部分，人眼视网膜表面分布着众多光接收细胞，他们可以接收光的能量，并转化成电信号传递给大脑皮质视区的接收器，形成视觉。一般人眼中有三种不同的锥状细胞：第一种主要感受红色，其最敏感点在565nm左右；第二种主要感受绿色，其最敏感点在535nm左右；第三种主要感受蓝色，其最敏感点在420nm左右。为了科学地定量描述和使用颜色，人们提出了各种颜色模型。RGB（Red，Green，Blue）颜色空间最常用的用途就是显示器系统。RGB模型用三维空间中的一个点来表示一种颜色。每个点有三个分量，分别代表红、绿、蓝亮度值，亮度值限定在[0,1]。在RGB模型立方体中，原点所对应的颜色为黑色，它的三个分量值都为0。距离原点最远的顶点对应的颜色为白色，它的三个分量值都为1。从黑到白的灰度值分布在这两个点的连线上，该线称为灰色线。立方体内其余各点对应不同的颜色。彩色立方体中有3个角分别对应于三基色——红、绿、蓝。

机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。首先采用CCD摄像机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号，然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。

值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解和控制。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是：

(1)机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系，相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。

(2)机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作来操作，有较高的容错能力，和安全性，不会破坏工业产品必须有较强的通用性和可移植性。

(3)对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要的是光、机、电一体化的综合能力。

(4)机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。

在工业和实际生活中，机器视觉技术有着广阔的应用空间。而MATLAB是当今世界上使用最为广泛的数学软件之一，具有相当强大的数值运算、数据处理、系统分析、图形显示、以及符号运算等功能，是一个完整的数学平台。MATLAB是一个交互式系统，其基本的数据元素为阵列。摄像头所拍摄的图像基本以二维矩阵存储，MATLAB本来的名称含义就是矩阵实验室（Matrix Laboratory），在本质上提供了对图像的支持，所以在图像处理方面有很大优势。MATLAB为从事图像处理的工程师和研究人员提供了直观可靠的一体化开发工具，这些开发工具在医学、公安、国防、遥感遥测、显微镜技术、半导体测试、图像传感器设计等涉及图像处理的领域得到了广泛的应用。

机器视觉不会有人眼的疲劳，有着比人眼更高的精度和速度，借助红外线，紫外线，X射线，超声波等高新探测技术，机器视觉在探测不可视物体和高危险场景时，更具有其突出的优点。机器视觉技术现已得到广泛的应用。

目前，机器视觉已成功地应用于工业检测领域，大幅度地提高了产品的质量和可靠性，保证了生产的速度。例如产品包装印刷质量的检测、饮料行业的容器质量检测、饮料填充检测、饮料品封口检测、木材厂木料检测、半导体集成块封装质量检测、卷钢质量检测和水果分级检测等。在制药生产线上，使用机器视觉技术可以对药品包装进行检测，以确定是否装入正确的药粒。