臺灣博碩士論文加值系統

本論文主要在探討有影像感測器的機器人，研究並驗證一個有影像輸入裝置且可接受控制而動作之系統。使用者可依需要切換執行手動模式（單一/連續方向）及自動模式（影像辨識任務），讓使用者操控機器人進行動作。遠端操控的規劃上，使用 Microsoft Visual Studio 2010 開發人機介面，讓使用者不受短程距離限制操控機器人，軟體可於不同電腦系統間跨平台執行。根據本論文所提出的操作原理、分析及設定，並由實驗結果證實，透過有影像感測器的機器人，在獲得機器人周邊環境資訊後，機器人將即時影像傳至遠端電腦，遠端電腦亦可下指令即時操控機器人到達目標地點。

This thesis investigates a modular robot with recognition function. The system controls the mobile robot according to the image input signal. Users can switch the operation mode according to their demands. The operation mode has manual mode (uni/continous direction) and automatic mode (image recognition mission). In the remote control, we use “Microsoft Visual Studio 2010” to develop human-machine interface. Users can control the mobile robot via the remote control interface. The mobile robot can be controlled on the cross-platform execution using different computer system. During the robot’s control processing, users can also get images on the supervised computer immediately and get real-time environmental information. The purpose of the thesis is to propose operating principles, image analysis and setting to design a modular robot which combined with visual analysis. Finally, we implement the modular robot to achieve the proposed functions.

摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 VII
圖目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 文獻回顧 4
1.3 研究背景與動機 5
1.4 論文綱要 6
第二章 系統硬體架構和通訊介面 7
2.1 系統硬體架構概述 7
2.2 微處理器電路模組 10
2.2.1 微處理器晶片特性 10
2.2.2 通用非同步收發傳輸器 12
2.3 電源供應模組 16
2.4 伺服馬達驅動模組 17
2.5 無線射頻傳輸模組 22
2.5.1 機器人端 22
2.5.2 電腦端 31
2.6 影像來源 32
2.7 方向控制器 32
第三章 影像處理與辨識理論 34
3.1 色彩模型 34
3.1.1 RGB色彩模型 34
3.1.2 HSV色彩模型 35
3.2 二值化分析 37
3.3 數學型態學 38
3.3.1 膨脹與侵蝕 38
3.3.2 開運算與閉運算 42
3.4 人臉辨識 43
3.4.1 人臉辨識概述 44
3.4.2 積分影像 45
3.4.3 疊代分類演算法 46
3.4.4 層疊分類器 47
第四章 系統軟體架構與人機介面 49
4.1 系統軟體架構概述 49
4.2 微處理器程式設計 49
4.2.1 微處理器程式流程 50
4.2.2 微處理器程式指令集 50
4.3 人機介面程式設計 52
4.3.1 人機介面程式架構 52
4.3.2 通訊架構設計 53
4.4 影像處理與辨識系統 55
4.4.1 OpenCV與EmguCV 55
4.4.2 系統函式庫使用設定 57
4.5 人機介面與影像辨識系統設計流程 58
4.5.1 影像辨識系統執行流程 58
第五章 實驗方法與結果 60
5.1 實驗方法 60
5.2 實驗結果 60
5.2.1 機器人執行單一方向行進 60
5.2.2 結合即時影像視覺感測，執行辨識任務 63
第六章 結論與未來展望 68
參考文獻 70

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