基于视觉的捡球机器人控制系统设计与实现

本篇论文深入探讨了"基于视觉的移动捡球机器人控制系统"的研究设计，由郑伟明和胡贞两位作者合作完成，他们分别在长春理工大学电子信息工程学院担任讲师和教授。研究的焦点是利用CCD摄像头作为视觉传感器，这种摄像头具有420线的分辨率，由索尼公司生产，确保了系统的高精度视觉识别能力。论文的核心部分着重于硬件和软件的设计。 在硬件设计方面，系统选择了性能强大的嵌入式TMS320F2812 DSP作为视觉处理器，这使得机器人的各个模块如图像采集模块、图像处理模块和执行机构能够高效协同工作。图像采集模块负责捕捉环境中的视觉信息，而图像处理模块则负责解析这些信息，通过特定的算法对小球进行目标识别和定位。 软件设计是关键环节，通过集成和优化的图像处理技术，研究人员开发了一套针对小球的目标识别和定位方法。这些算法能够精确地锁定目标小球，确保机器人的移动路径准确无误。整个过程通过C语言编程实现，不仅提高了系统的智能化水平，也保证了操作的实时性和稳定性。 论文的关键词包括"捡球机器人"、"视觉系统"、"图像处理"以及"目标定位"，反映出研究的主攻方向和技术创新点。该控制系统的设计旨在解决实际应用中捡球机器人的自动化需求，尤其是在运动物体追踪和抓取方面的挑战。 这篇论文不仅展示了基于视觉的移动捡球机器人控制系统的技术原理，还强调了硬件选型、软件算法设计以及实际应用场景的紧密结合。这对于推动机器人技术在体育、制造业或物流等领域中的应用具有重要的理论价值和实践意义。