一种改进工件边缘检测方法的研究

针对现有边缘检测技术难以同时消除图像中噪声和工件表面划痕对边缘检测的影响,并保持图像边缘的清晰度和连续性,提出了一种基于二阶微分算子和数学形态学的改进边缘检测技术。首先利用数学形态学理论,设计了一种形态学开闭运算处理图像的方法,为去除工件表面划痕做好预处理;然后用二阶微分Laplace算子对预处理后的图像进行边缘检测;最后改进了一种高斯与双边滤波结合的算法,强化去噪效果,并对最终算法进行实验验证。实验结果表面,改进的算法在去除工件表面划痕方面效果明显,并与传统微分算子比较,边缘清晰度、峰值信噪比(PSNR)都有大幅提高,为提高工件识别精度打好基础。

基于激光信息的移动机器人定位研究

针对移动机器人在导航定位过程中,使用传统蒙特卡罗定位算法会产生粒子收敛较慢和定位精度不高,以及发生人为绑架情况后重定位效率较低的问题,给出了一种改进的粒子滤波定位方法来提高移动机器人的导航定位效率。首先,在蒙特卡罗定位算法的基础上进行改进,融入自适应区域划分的方法,保证所划区域包含更多有效信息,减少粒子的收敛时间,完成机器人初步粗定位。然后,在粒子采样和重采样阶段,使用正态分布概率模型进行粒子权重更新,实现更加快速高效地全局精定位。通过实验对比分析,所给方法与基于蒙特卡罗定位算法相比较,耗时缩短了4 s,且本文的自适应蒙特卡罗定位方法,能够将定位误差保持在6 cm左右,从而验证了所给方法的有效性和稳定性。