[发明专利]一种羽毛球收集机器人在审
申请号: | 201910938040.3 | 申请日: | 2019-09-30 |
公开(公告)号: | CN110665196A | 公开(公告)日: | 2020-01-10 |
发明(设计)人: | 王建华;吕子豪;廖金秾;高孟玄;陈康文;张可欣 | 申请(专利权)人: | 北京工业大学 |
主分类号: | A63B47/02 | 分类号: | A63B47/02;A63B67/187;G06T7/64;G06T7/13;G06T7/00 |
代理公司: | 11203 北京思海天达知识产权代理有限公司 | 代理人: | 沈波 |
地址: | 100124 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 底盘运动 羽毛球 举升 拾取 筛选 图像处理器 运动员训练 摄像头 判别结果 训练效率 铝型材 机器人 散落 | ||
1.一种羽毛球收集机器人,其特征在于:包含拾取举升部分(27)、筛选部分(28)、收集部分(29)和底盘运动部分(30);收集部分(29)固定在底盘运动部分(30)上,拾取举升部分(27)固定在底盘运动部分(30)上,筛选部分(28)固定在底盘运动部分(30)的铝型材上。
2.根据权利要求1所述的一种羽毛球收集机器人,其特征在于:拾取举升部分(27)包含毛刷(1)、收集范围可调的杆组(2)、毛刷驱动皮带(4)、毛刷驱动皮带轮(3)、收集铲斗(5)、毛刷皮带驱动电机(6)、举升皮带轮(7)、举升皮带(8)、举升皮带驱动电机(10)、电动推杆(9)和连接板(11);毛刷(1)固定在收集范围可调的杆组(2)上;毛刷驱动皮带(4)一端固定在毛刷皮带驱动电机(6)上,毛刷驱动皮带(4)另一端固定在毛刷驱动皮带轮(3)上;毛刷(1)与毛刷驱动皮带轮(3)同轴布置,收集铲斗(5)位于毛刷(1)后方;举升皮带轮(7)共有两组,举升皮带(8)连接在两组举升皮带轮(7)上,举升皮带驱动电机(10)通过皮带带动一组举升皮带轮(7)转动;固定在连接板(11)上的电动推杆(9)直接连接收集范围可调的杆组(2)。
3.根据权利要求1所述的一种羽毛球收集机器人,其特征在于:筛选部分(28)包含羽毛球筛选平台(12)、羽毛球滑槽(13)、羽毛球滑槽挡板(14)、羽毛球筛选四连杆(20)、羽毛球筛选四连杆驱动电机(19)、羽毛球筛选四连杆驱动电机支架(18)、筛选部分机架(17)、羽毛球筛选四连杆末端执行杆(15)和检损摄像头(16);羽毛球滑槽挡板(14)与羽毛球滑槽(13)均固定在羽毛球筛选平台(12)上;羽毛球筛选平台(12)固定在筛选部分机架(18)上;羽毛球筛选四连杆驱动电机(19)连接着羽毛球筛选四连杆(20),羽毛球筛选四连杆驱动电机(19)固定在羽毛球筛选四连杆驱动电机支架(18)上;检损摄像头(16)位于羽毛球筛选平台(12)上方;羽毛球筛选四连杆驱动电机支架(18)固定在筛选部分机架(17)上,羽毛球筛选四连杆末端执行杆(15)连接着羽毛球筛选四连杆(20)。
4.根据权利要求3所述的一种羽毛球收集机器人,其特征在于:在检损摄像头(16)后方置有基于FPGA的图像处理器,首先通过算法对获得的羽毛球图像进行图像预处理,采用图像增强技术,增强灰度差获得良好的二值图像;一副二值图像是取值只有0和1的逻辑数组,使用logical函数把数值数组转化为二值数组,因此若A是一个由0和1构成的数值数组,则可使用如下语句创建一个逻辑数组B:B=logical(A),若A中含有除0和1外的其他元素,则使用logical函数就可以将所有非零的量变换为逻辑1,而将所有的0值变换为逻辑0;在图像处理中用到的主要逻辑运算是:与、或和非,以此完成二值化;
获得二值图像后,对其进行边缘特征提取,边缘检测采用Sobel算子,使用掩模来数字化地近似一阶导数值GX和GY,一个邻域的中心点处的梯度由Sobel检测器按如下方式计算:
g[GX2+GY2]1/2={[(z7+2z8+z9)-(z1+2z2+z3)]+[(z3+2z6+z9)-(z1+2z4+z7)]2}1/2
其中z为九宫格排列的图像领域,z1~z9分别对应九宫格中第一行第一、二、三列,第二行第一、二、三列和第三行第一、二、三列位置的方格;在位置(x,y)处8≥T,则在该位置的一个像素是一个边缘像素,其中T是一个指定的阈值;使用掩模对图像f进行滤波,再使用另一个掩模对f滤波,然后计算每个滤波后的图像中的像素值的平方,并将两幅图像的结果相加,最后计算相加结果的平方根;以此完成边缘特征的提取;在完成二值图像的处理后,利用膨胀腐蚀相互结合的方法,获取更为完善的边缘特征,使用结构元素b对f的灰度膨胀记为定义为
其中,Db是b的定义域,f(x,y)在f的定义域外假设为-∞,其中(x’,y’)为旋转后的坐标;该公式实现类似于空间卷的处理;在每个平移位置,旋转的结构元素的值与图像像素值相加并计算出最大值;使用平坦的结构元素执行,公式简化为:
平坦的灰度膨胀是一个局部最大值算子,最大值取自由Db的形状所确定的一系列像素邻域,以此完成膨胀腐蚀;利用多个好球的边缘特征,通过公式metric=4*pi*area/perimeter^2即利用4pi*面积/周长^2=1来判断圆,完成圆度拟合,获得平均值作为判别标准,经多组处理结果可知,判别好球的阈值为0.7±0.01,将每一个羽毛球的圆度拟合值与该阈值进行比较,即在阈值范围内的球为好球,在阈值范围外的球为坏球。
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