应用链码算法的智能抓取系统的研究

在设计智能抓取系统的过程中,对目标物体的位置确定极为重要,运用链码算法进行物体的位置识别定位。以机器视觉和工业机器人为基础,对基于机器视觉的工业机器人抓取系统进行研究,经过相机标定、图片采集、图像预处理,实现物体的形状识别、抓取。运用Hough算法处理圆形物体,对于矩形、三角形物体则运用链码算法改进的Hough变换进行识别。通过确定物体的质心位置确定物体的位置,最终得到目标物体的形状与位置信息,然后根据确定的位置抓取目标工件。

Freeman链码压缩算法的研究

文中提出一种新的链码编码方法 .在链码中的每个码是根据它与其前一个码之间的前进方向角度差来进行编码的 .统计结果表明 ,这样编码的每个码值的出现概率是很不同的 .角度差小的码值出现概率较大 ,而角度差大的码值出现概率较小 .这样结合霍夫曼 (Huffman)编码方法就可实现链码的压缩 .新链码与现有链码进行了比较 .比较结果显示新链码具有最小的平均码长 1.97位 /码 .

一种新的图像轮廓编码算法

提出一种基于图像信息特性的轮廓编码算法，结合轮廓生成算法、有序链码算法给出了相应的编码和解码算法，阐述了其工作原理和参数的选取．仿真结果表明，该算法与传统算法比较在编码性能和主观效果方面均有较大改善．

一种改进的主元分析直线检测算法

为了解决基于主元分析的直线检测无法检测出直线间的交点和角点的问题,提出了一种新的主元分析直线检测算法,该算法增加了Freeman链码来检测直线间的交点和角点,在交点和角点处断开,再利用主元分析法检测图像中的直线特征。仿真结果表明,该算法与主元分析法相比具有更好的检测精度和效果。