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基于视觉检测的板球系统控制研究
作者：李爱莲 吴何琛
来源：《科技视界》2014年第03期
【摘 要】本文主要研究板球系统的视觉检测问题。针对板球系统摄像头采集的图像，采用最大值法进行灰度化处理，从而简化了图像处理的过程。实验结果表明：该方法使系统的快速性有所提高。
【关键词】板球系统；视觉控制；最大值法；快速性
0 引言
板球系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合的控制系统，是球杆系统的二维扩展[1-2]。板球系统是以图像作为反馈信息，通过转动平板的角度来控制小球运动轨迹的实验研究设备，适用于自动控制算法、机器视觉、机器人轨迹规划等领域研究。作为自动化领域的一个非常重要的基础研究项目，它不但有助于学生更好地的理解所学到的控制理论，也为后续研究打下了基础，提供了非常好的实验平台。
本文主要研究不同的视觉检测方法在板球系统的应用效果，选择了以最大值法进行灰度化处理，重新设计了图像处理的过程，从而提高了系统的快速性。
1 板球系统的视觉检测
针对板球系统摄像头采集的图像，首先要进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像，以便减少图像的原始数据量。常用的灰度化方法包括平均值法、加权平均法和最大值法，原系统采用平均值法。平均值法和最大值法的处理结果分别如图1和图2所示。
图1非常清晰，利于进一步处理，图2则比较模糊。得到灰度图后，还需要进行二值化、滤波以及边缘检测，通过霍夫变换对小球进行识别，将小球和用于干扰的手与笔区分开来。图1和图2二值化后结果分别如图3和图4所示。
通过两种方法的对比可知，采用平均值法能够很清晰地显示小球和坐标轴，缺点是后续步骤非常繁琐。和平均值法相比，采用最大值法图像数据量只有一半，而且无需滤波和边缘检测，但坐标轴不明显，无法对小球位置进行计算。
本文采用最大值法，以摄像头所采集图像中心点作为坐标原点，重新建立坐标轴，查找小球质心位置的程序如下所示：
2 运行结果
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基于视觉检测的板球系统控制研究
作者：李爱莲 吴何琛
来源：《科技视界》2014年第03期
【摘 要】本文主要研究板球系统的视觉检测问题。针对板球系统摄像头采集的图像，采用最大值法进行灰度化处理，从而简化了图像处理的过程。实验结果表明：该方法使系统的快速性有所提高。
【关键词】板球系统；视觉控制；最大值法；快速性
0 引言
板球系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合的控制系统，是球杆系统的二维扩展[1-2]。板球系统是以图像作为反馈信息，通过转动平板的角度来控制小球运动轨迹的实验研究设备，适用于自动控制算法、机器视觉、机器人轨迹规划等领域研究。作为自动化领域的一个非常重要的基础研究项目，它不但有助于学生更好地的理解所学到的控制理论，也为后续研究打下了基础，提供了非常好的实验平台。
本文主要研究不同的视觉检测方法在板球系统的应用效果，选择了以最大值法进行灰度化处理，重新设计了图像处理的过程，从而提高了系统的快速性。
1 板球系统的视觉检测
针对板球系统摄像头采集的图像，首先要进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像，以便减少图像的原始数据量。常用的灰度化方法包括平均值法、加权平均法和最大值法，原系统采用平均值法。平均值法和最大值法的处理结果分别如图1和图2所示。
图1非常清晰，利于进一步处理，图2则比较模糊。得到灰度图后，还需要进行二值化、滤波以及边缘检测，通过霍夫变换对小球进行识别，将小球和用于干扰的手与笔区分开来。图1和图2二值化后结果分别如图3和图4所示。
通过两种方法的对比可知，采用平均值法能够很清晰地显示小球和坐标轴，缺点是后续步骤非常繁琐。和平均值法相比，采用最大值法图像数据量只有一半，而且无需滤波和边缘检测，但坐标轴不明显，无法对小球位置进行计算。
本文采用最大值法，以摄像头所采集图像中心点作为坐标原点，重新建立坐标轴，查找小球质心位置的程序如下所示：
2 运行结果