基于计算机视觉的智能机器人设计：实时图像处理与控制

本篇论文深入探讨了"基于计算机视觉的智能机器人设计"这一主题，由李波波、刘卫东和柴炜三位作者共同完成，他们的研究工作聚焦于电力电子技术和自动化设备领域。该研究在中国矿业大学信息与电气工程学院进行，地点位于江苏省徐州市。论文的核心内容是设计了一套完整的数字图像处理软硬件系统，利用计算机视觉技术作为基础。 系统的关键环节包括摄像头的图像采集，其中采集到的道路信息首先经过二值化处理，这是一个重要的预处理步骤，用于区分图像中的前景和背景，以便更有效地提取有用信息。接着，通过哈夫变换算法进一步分析图像，获取路径形状信息。哈夫变换是一种在图像处理中广泛应用的边缘检测和形状检测方法，能够识别出图像中的直线或曲线特征。 图像处理的结果被无线传输至上位机，即主机计算机，上位机负责进一步的处理和分析。在处理完成后，上位机会通过无线串口将控制命令发送给智能机器人，确保机器人的实时反应和路径规划能满足预定的要求。实时性是此类系统设计的重要考量因素，因为对于智能机器人而言，快速而准确的响应能力至关重要。 论文的关键词包括“计算机视觉”、“图像二值化”、“哈夫变换”以及“上位机”，这些关键词清晰地揭示了研究的技术路线和核心内容。此外，文章还可能涉及到了TP23类别，这可能是计算机科学和技术的分类代码，可能对应于计算机视觉或机器人技术的具体细分领域。 这篇论文提供了一个实用的框架，展示了如何结合计算机视觉技术构建一个高效的智能机器人系统，其在实际应用中有着广泛的应用潜力，如自动驾驶、工业自动化等场景。