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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:趙胤登
研究生(外文):Chao,Yin-Teng
論文名稱:影像辨識在輪型機器人之應用
論文名稱(外文):Applications of Image Recognition for Wheeled Robots
指導教授:蘇國和
指導教授(外文):Su,Kuo-Ho
口試委員:龔宗鈞黃正自蘇國和
口試委員(外文):Kung, Chung-ChunHuang,Jeng-TzeSu,Kuo-Ho
口試日期:2012-06-20
學位類別:碩士
校院名稱:中國文化大學
系所名稱:機械工程學系數位機電碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:75
中文關鍵詞:模糊理論圖樣辨識Labview不變矩
外文關鍵詞:Fuzzy InferencePattern RecognitionLabviewMoment Invariant
相關次數:
  • 被引用被引用:5
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視覺在每個人的生活當中佔了很重要的角色,本文所做的基本研究可以改善輪型機器人(FESTO Robotino)之目標追蹤能力。本文在研究以下兩種法則“模糊理論”與“圖樣辨識”的結合。本研究之演算方法保有不變矩分類的優點,以模糊理論進一步修正不變矩的判斷盲點,使其誤判率降低,最後將此演算法則應用在輪型機器人(FESTO Robotino)上。本研究應用Matlab在圖像處理上的優勢,再搭配開放式Labview在控制方面的即時與精準性,完成本項成果。此項研究架構共分三步驟,分述如下:
步驟一:以Labview在固定的間隔時間啟動輪型機器人(FESTO Robotino)上的攝影機,進行圖像捕獲。
步驟二:利用Matlab對捕獲到的影像進行前置處理(二值化)與後置處理(圖樣辨識),並透過分類運算得到類別與位置不變矩的向量值,然後與內建的樣本圖形做最短距離分類器計算,得到不變矩相似值。
步驟三:利用Matlab撰寫模糊控制機制,將輪型機器人(FESTO Robotino)所需要的轉彎角度計算出來後,存入文件檔案中,啟動Labview無線傳輸與輪型機器人(FESTO Robotino)進行溝通,再透過Labview抓取此檔案中的轉彎角度,然後將讀取的每一筆轉彎角度存入另一文件檔,最後,Labview再換算成馬達所需要之驅動電壓,使輪型機器人(FESTO Robotino)具有影像追蹤的能力。
本研究已成功的利用Matlab、模糊理論與不變矩分類的辨識方法,完成了多種圖樣之辨識追蹤。且已順利地利用Labview完成影像捕獲,存取每一筆轉彎角度及輪型機器人(FESTO Robotino)驅動之介面程式開發。本研究之基本成果,日後可再增強影像前置處理機制,以增強後續的辨識能力,也可大幅提升實務應用,以解決目前服務型機器人在環境監控上之盲點,亦可提升追蹤目標物的準確性。
Vision plays an important role in our lives and wheeled robot. However, accurate and rapid image recognition is difficult to obtain. This study develops an intelligent recognition algorithm, including image capturing, image pre-processing, fuzzy inference and pattern recognition. In the proposed recognition scheme, the advantages of moment invariant can be maintained and the bottleneck can be improved by fuzzy inference. To verify the performance of the proposed architecture, the proposed algorithm is applied to the wheeled robots (FESTO Robotino) under Matlab and Labview software packages. The developing stage contains following three steps:
Steps 1: Utilizing Labview to start the camera of the controlled wheeled robots (FESTO Robotino) and to capture the image on fixed interval time.
Step 2: Utilizing Matlab to pre-process (binary) and post-process (pattern recognition) the captured image. The type and location of the image can be obtained via the calculation of moment invariant and the distance comparison with the built-in samples.
Step 3: Writing Matlab program to establish the fuzzy inference to calculate the turning angles of the controlled wheeled robot (FESTO Robotino) and save the angles into a document file. Then, the Labview’s interface program is started to execute to connect the computer and the controlled wheeled robot (FESTO Robotino) through wireless WiFi. Then, the captured turning angles are saved into another document file by Labview. Finally, the driven voltages of the motor are converted by Labview and sent to robot through WiFi.
In this thesis, the technologies of Matlab, fuzzy inference and moment invariant has been combined successfully to classify and identify an image. And also the Labview interface program has been successfully executed to capture the image, access the turning angles and convert driving voltages of the wheeled robot (FESTO Robotino). In the future, the performance can be further enhanced by embedding additional image pre-processing mechanisms to promote the recognition capability and to improve tracking accuracy of the robot in practical application.

摘要 I
ABSTRACT III
致謝 V
目錄 VI
圖索引 VIII
表索引 X
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機與目的 4
1.3 文獻回顧 6
1.4 主要貢獻 7
1.5 論文架構 7
第二章 設計方法 9
2.1 圖樣辨識方法 9
2.1.1圖樣與圖樣的類別分類 9
2.1.2分類器的設計 10
2.1.3統計決策圖樣識別 11
2.1.4圖樣特徵選取 13
2.2 模糊理論 15
2.2.1模糊命題 15
2.2.2歸屬函數 16
2.2.3模糊控制 16
2.3 以不變矩特徵值為基礎之模糊圖樣辨識 19
2.3.1不變矩圖像辨識 20
2.3.2加入模糊推理引擎之不變矩圖樣辨識 22
第三章 實作平台 28
3.1 硬體架構 28
3.1.1 Robotino之簡介 29
3.1.2 Robotino架構介紹 30
3.2 軟體簡介 37
第四章 結果與討論 39
4.1 圖樣類別辨識 39
4.2 圖樣位置辨識 42
4.3 實體測試過程與結果討論 53
第五章 結論 61
5.1 總結 61
5.2 未來展望 61
參考文獻 62
[1] 出奇蛋等人的協作平台,https://sites.google.com/site/108303334abcdefghijklmn/wen-zi-zi-liao-ye-mian/ji-qi-ren-fa-zhan-shi-yu-ding-yi
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[10] 林其禹、張進億、彭小佳,“基於影像伺服之移動物體追蹤與夾取” ,中國機械工程學會第二十六屆全國學術研討會論文集,中華民國九十八年十一月二十日、二十一日
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[16] 繆紹綱,數位影像處理活用Matlab第二版,全華圖書,2010年
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