机器视觉在网球捡球机器人中的应用研究

作者:未知

  摘  要:机器视觉技术是近几年逐渐发展起来的全新技术,原理主要通过计算机对人的视觉进行模拟与识别,是智能制造和自动控制领域较为关键的技术。网球作为一项时尚运动得到了越来越多的人喜爱,但球场快速捡球是一个难题。因此,研制一种智能化程度高,行进能力灵活,操作简单的自动捡球机器人有较好的市场需求,应用机器视觉技术到该领域是一种新的尝试与实践。
  关键词:机器视觉;网球;机器人
  中图分类号:TP242         文献标志码:A         文章编号:2095-2945(2019)16-0034-02
  Abstract: Machine vision technology is a new technology gradually developed in recent years. The principle of machine vision is mainly through computer simulation and recognition of human vision, which is a key technology in the field of intelligent manufacturing and automatic control. Tennis, as a fashionable sport, has been loved by more and more people, but it is a difficult problem to pick up the ball quickly on the court. Therefore, the development of the automatic ball picking robotwith a high degree of intelligence, flexible travel ability and simple operation meets the market demand, the application of machine vision technology to this field is a new attempt and practice.
  Keywords: machine vision; tennis; robot
  1 概述
  1.1 机器视觉简介
  “机器视觉”是一种从图像中自动提取信息的方法,但与图像处理技术不同的是,机器视觉的输出结果是另一图像。该领域包括大量硬软结合技术、模拟电路集成系统和机械自动化等专业知识。将机器视觉与现有智能控制技术相结合,可以满足工业自动化及其实际应用领域要求,应用它们来解决当今世界的技术问题。
  1.2 中国网球市场发展前景
  网球是一种高品位、高投入的体育项目,它具有锻炼思维反应速度、运动量灵活等特点,是种较好的有氧运动,深受城市居民喜爱。据中国国家统计局2019年相关调研数据显示,网球体育场馆机构数逐年增加,从事网球运动相关的职业人员数量也与日俱增。网球运动的快速发展造成了许多球场设备供不应求的问题,特别是在网球捡球工作方面,需要大量的人力和财力。因此,研究网球捡球机器人具有较好的市场价值和现实意义。
  2 基于机器视觉的网球捡球机器人的设计与开发
  2.1 捡球机器人的总体设计思路
  捡球机器人的主要模块设计包含图像处理模块、检测与避障模块、动力驱动模块、上位机操作系统模块[2]。总体设计思路为:捡球机器人在网球场馆内通过图像采集设备捕捉现场画面,再将画面数据输入并存储至图像采集卡中,再由基于机器视觉的图像处理系统快速进行图像画质消除噪声处理,去雾处理、灰度变换算法增强画质等过程。经过整个视觉图像处理过后,现场画面有较大改善,便于双目标定目标(网球)的位置。判断网球的位置信息之后,传递数据至主控MCU进而控制捡球机器人沿着最优路径向目标位置顺序前进并完成机械捡球功能。若上位机监测系统通过多层融合传感器技术的反馈信息显示捡球机器人自身某种参数异常,则可通过上位机操作程序调整机器人相关参数实现捡球机器人的正常运作。本文目的是研制一种智能化程度高,行进能力灵活,操作简单的自动捡球机器人。下面将简略介绍捡球机器人相关模块功能。
  2.2 图像处理模块设计
  2.2.1 视觉系统组成
  在本文基于机器视觉的网球捡球机器人所设计中,图像处理模块主要包括三个部分:前端进行场景图像采集的图像采集传输系统、内部对采集图像进行处理的图像处理和分析系统以及最后再进行结果输出系统,其通过选型适合的元器件即可实现功能。
  2.2.2 双目视觉标定过程
  应用双目视觉摄像头针对性地分析提取到的网球场网球的二维信息来进行识别,在选型时要分析摄像机的内部光学参数和各种复杂外部参数,便于双目立体定位的網球位置。为了得到球场内目标物理尺寸,需要通过摄像机对其进行测量。所以前期要应用张正友标定法,使用两个摄像机拍摄多组黑白棋盘的图片对机器人的双目系统进行标定[3]。
  2.2.3 算法处理简介
  由于网球场馆内环境复杂,可能存在水雾或者粉尘,粉尘掩盖视觉摄像头、光照强度不稳定等不确定因素会造成采集到的图像质量不高的情况。应用去雾算法自动处理图像,可以快速得到更清晰的图像,保证捡球机器人在粉尘较大情况下视觉系统正常运行。光照强度过大或过小会造成图像曝光过度或曝光不足的情况,应用灰度变换算法可以有效改善图像对比度大小,进一步增强图像质量。
  2.3 检测与避障模块
  由于捡球机器人处于复杂的球场环境中,需要通过多层传感器结合及时地了解自身周围的可运行状况以及所受到的威胁。配置于捡球机器人的各种传感器,时刻对避障模块运行中的环境参数进行检测,结合机器人各项物理参数,实现捡球机器人不经过上位机操作自主避开障碍物的功能。   捡球机器人的实时检测与避障模块作为机器人行进过程中的辅助功能设计能使机器人在运动过程中避免遇到障碍物而停止,保证网球自动捡球机器人在网球场的环境下畅行。通过分析传感器避障、超声波避障、视觉避障三种技术优势和市场价格,选择超声波避障并且应用多层次传感器信息融合从而实现智能化快速运动[4]。
  2.4 驱动模块设计
  通过顶端中部的摄像头采集网球场视频图像,通过USB数据线传到图像处理模块,经图像处理模块处理判断是否有网球,再把判断结果传输给主控MCU,如果检测为网球则通过控制模块进行路径优化,根据所规划最优路线向网球地点行进,在行进过程中通过避障模块实现灵活运动,到达网球地点时进行捡球。
  2.5 上位机模块设计
  上位机主控系统作为整个机器人的核心主控,除了监测各个模块的参数外,还承担视觉系统的控制和输出。由图像采集系统输出的数字图像可以应用Zigbee通信技术快速传输到计算机端,并且通过操作计算机来执行图像处理功能和其他复杂操作[5]。
  上位机主要完成的功能有:
  (1)实现远程客户端对机器人实时监控功能。通过应用捡球机器人的多层融合传感器技术的反馈信息,时刻监测网球场的环境信息及捡球机器人的性能指标。
  (2)根据捡球机器人多层传感器的反馈信息,通过通信系统向捡球机器人发出控制指令,更正捡球机器人的相关参数,完成捡球机器人正常运作。
  (3)实现远程客户端与捡球机器人端的交互功能,完成捡球机器人预设模式之间的转换功能[6]。
  3 具体实现捡球过程
  通过相关设计与开发,以及机器视觉和其他相关技术的应用,基于机器视觉技术的网球自动捡球机器人便可以开发完成,以下是具体实现捡球测试的过程介绍:
  (1)假設捡球机器人应用视觉系统定位a点为网球,则捡球机器人沿着最优路径向它运动。
  (2)当靠近网球后,网球处在b位置时刻被捡球叶轮刮起,进而传送带沿c位置运送到d位置,网球再从d位置自动滚入集球箱。
  (3)当单个捡球过程完成后,捡球机器人沿着预设最优路径继续运动至下一目标网球位置,重复捡球过程。
  (4)当集球箱内网球数量达到一定的预设值时,集成于集球箱内的压力传感器能发出报警信息,提醒现场工作人员更换集球箱。
  (5)若捡球机器人行进至狭小角落,则通过机器视觉定位使用辅助捡球机械臂捡球。在整个捡球过程中,主控MCU通过视觉判断球场网球数量进而自动控制速度,也可通过人工控制捡球机器人行进速度。
  4 结束语
  本文把机器视觉技术应用到网球自动捡球机器人进行实践开发,通过系统的设计与开发,以及视觉相关算法的应用实践,并对具体捡球过程进行了介绍。通过相关的前期实验和论证研究可以发现,本文所开发的机器人具有实现智能化程度高,行进能力灵活,操作简单等特点。因此,把机器视觉相关技术应用到该领域具有深远的研究意义和良好的市场应用价值。
  参考文献:
  [1]耿振节.基于改进蚁群算法的捡球机器人多目标路径规划研究[D].兰州理工大学,2015.
  [2]陈奎,韦东,夏彬瀚,等.智能识别红球及路径规划机器人设计[J].价值工程,2016,35(6):243-244.
  [3]朱水娟.双目系统摄像机自标定技术研究[D].苏州大学,2013.
  [4]鲁可,曹毅,李帅.基于多传感器融合的机器人导航系统设计[J].科技信息,2009(18):13-14.
  [5]陈启明.警用移动靶控制系统与图像评判系统设计[D].大连海事大学,2007.
  [6]许东伟,刘建群,林淦.乒乓球捡球机器人的设计与实现[J].机床与液压,2014,42(3):16-19.
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