Siemens 505-ATM-0220閾值確定和色彩判斷

　　在確定閾值時，首先通過采集樣本進行訓練，從而得到預(yù)定的幾種顏色在YUV空間的分量的上下閾值，如圖2所示。

　　當一個待判定的像素在色彩空間中的位置落在這個長方體中時，就認為該像素屬于要找的顏色，從而完成對圖像顏色的識別。在Y空間中，Y值表示亮度，因它的變化很大，所以只考慮了U和V的值，在進行顏色判斷時，首先分別建立U、V的閾值向量。

　　由于在Siemens 505-ATM-0220系統(tǒng)中圖像傳感器的數(shù)字信號是8位，即1Byte，共255Byte，系統(tǒng)zui多能判定8種顏色。在顏色識別后進行圖像分割，在圖像分割中采用了種子填充算法，其整個種子的填充是和像素點的顏色同時進行的，一開始不是對所有的像素進行處理，而是分塊進行的，本系統(tǒng)采用的塊是32×24像素，這樣計算量大大減小。當中心點是所要識別的顏色時，就以這個點為種子向四周擴散，并判定周圍像素點的顏色，直到填滿整個塊。在這過程中，同時對目標進行形狀識別。本系統(tǒng)采用了基于全局的特征向量的識別算法來進行識別。同時也為構(gòu)建雅可比矩陣得到需要的矩特征量。圖3為圖像識別分割流程圖。

　　2.3 視覺跟蹤軟件原理

　　當目標物體被識別以后，視覺系統(tǒng)將調(diào)整鏡頭使目標位于視野的中心。一旦物體運動，視覺系統(tǒng)將進行對目標物體的跟蹤。

　　在機器人視覺跟蹤系統(tǒng)上，采用無定標的視覺跟蹤系統(tǒng)。無定標的視覺跟蹤不需要事先對攝像鏡頭進行定標，而是應(yīng)用自適應(yīng)控制方面的原理，在線的實時調(diào)整圖像雅可比矩陣。通過二維的圖像特征信息反饋，這種方式對攝像機模型誤差和機器人模型誤差、圖像誤差、圖像噪聲不敏感?；趫D像跟蹤的視覺跟蹤控制系統(tǒng)，如圖4。

　　控制量c為機器人頭部的控制系統(tǒng)。首先把目標放在機器人視野的前方采集到期望的圖像，從期望圖像中抽取期望的特征集，作為視野跟蹤控制系統(tǒng)的期望輸入，從而完成任務(wù)需要的視野特征集定義。在實時控制系統(tǒng)中，由機器人的圖像傳感器獲取實時采樣圖像，從中獲取實時特征集，這樣構(gòu)成一個視野反饋，引導(dǎo)機器人完成跟蹤任務(wù)。區(qū)別于圖像的簡單幾何特征，本系統(tǒng)選用的視覺特征集為全局的圖像描述—圖像矩。

　　根據(jù)矩特征變化量與相對位姿變化量之間的關(guān)系矩陣，即圖像雅可比矩陣，然后利用推導(dǎo)的圖像雅可比矩陣，設(shè)計了視覺跟蹤控制器，完成系統(tǒng)對3D目標物體的平動跟蹤。

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