机器视觉在目标识别检测中的应用研究

"基于计算机视觉对目标识别检测的研究" 本文探讨了如何运用计算机视觉技术进行目标识别和检测，特别是在工业机器人领域。机器视觉是机器人获取环境信息的重要手段，它能够实时提取工件参数并确定工件位置。在实际应用中，由于CCD摄像头捕捉到的图像可能存在质量不佳的问题，因此需要对图像进行预处理。 预处理阶段，研究者借助MATLAB软件进行图像增强。图像增强主要包括直方图均衡化、中值滤波和边缘检测等步骤。直方图均衡化是一种提高图像对比度的技术，通过对图像灰度值的重新分布，使得图像的亮度层次更丰富，便于后续处理。中值滤波则用于消除图像噪声，特别是椒盐噪声，保持图像的边缘信息不受损害。 边缘检测是目标识别的关键环节，文章提到了Canny算子。Canny算子是一种多级边缘检测算法，具有高精度和低误检率的特点。它通过计算梯度幅度和方向，以及非极大值抑制，有效地检测出物体边缘，确保在精度误差范围内得到满意的边缘检测效果。 此外，Halcon软件在文中被提及，这是一个强大的机器视觉软件，能够用于进一步计算和测量板材边缘。通过结合MATLAB的预处理和Halcon的精确计算，可以实现对板材等矩形类工件的高效识别和测量。 关键词：机器视觉、MATLAB、边缘检测 论文中还提到，工业相机通常采集黑白图像进行处理，有时需要将彩色图像转换为灰度图像，以便简化处理。通过设定灰度阈值，将图像二值化，从而区分目标与背景。这一过程有助于计算机更高效地处理图像，二值化后的图像只有黑白两种状态，便于进行目标识别。 总结来说，这篇研究深入探讨了计算机视觉在目标检测中的应用，强调了图像预处理的重要性，包括直方图均衡化、中值滤波和Canny边缘检测等关键技术，以及MATLAB和Halcon软件在实现这些功能中的作用。这些技术对于提升工业自动化水平，尤其是在精密制造和机器人操作中的目标定位有着重要的实用价值。