基于机器视觉的图像处理及路径识别控制系统设计
基于机器视觉的智能机器人视觉系统设计
基于机器视觉的智能机器人视觉系统设计一、引言智能机器人在当今社会中扮演重要角色，它们可以为我们完成繁琐的工作，并帮助我们提高生产效率。
在机器人中，视觉系统是必不可少的部分。
基于机器视觉的智能机器人视觉系统设计将是本文的重点。
二、机器视觉介绍机器视觉是指计算机模仿人眼的功能进行物体识别和测量的技术。
它包括图像采集、图像处理、特征提取、目标识别以及三维重建等一系列技术。
机器视觉应用广泛，涵盖了工业自动化、医疗诊断、机器人导航、交通运输等领域。
三、智能机器人视觉系统设计智能机器人视觉系统通常包括硬件与软件两个部分。
硬件部分包括摄像头、传感器等装置，软件部分包括实时图像处理、目标识别、路径规划等。
（一）硬件设计摄像头是机器人视觉系统中最基本的部分。
目前市场上有许多种类型的摄像头，可分为模拟摄像头和数字摄像头两种。
数字摄像头目前应用最广泛，它在图像采集方面具有出色的表现。
传感器也是机器人视觉系统中一个重要组成部分，它能感知周围环境信息，帮助机器人更好地完成任务。
（二）软件设计1. 实时图像处理机器人视觉系统需要具有实时图像处理的功能，可以快速地对采集到的图像进行处理和分析。
此外，它也需要有过滤和增强图像的能力。
2. 目标识别目标识别是机器人视觉系统中最重要的部分，因为只有识别了目标，机器人才能为我们完成任务。
目标识别可以分为两种类型，即颜色识别和形态识别。
颜色识别是通过颜色区分目标，而形态识别是通过目标的形状、大小等特征来进行识别。
3. 路径规划机器人视觉系统需要根据目标的位置规划路径。
路径规划可以分为基于全局规划和基于局部规划两种。
基于全局规划是指先在整个场景中规划路径，再根据机器人的位置和目标的位置进行调整。
基于局部规划是指机器人在行进过程中不断地调整自己的路径。
四、智能机器人视觉系统应用案例机器人在日常生活中应用广泛，其中，机器人视觉系统的应用也越来越多。
下面以几个案例来说明机器人视觉系统的应用。
1. 工业生产在工业生产中，机器人视觉系统被广泛应用。
机械工程专业毕业设计选题
机械工程专业毕业设计选题选题背景机械工程是一门广泛应用于各个行业的学科，涉及到机械设计、制造、自动化控制等多个领域。
在毕业设计中，选择一个与机械工程相关的选题，既能够体现学生对专业知识的掌握和应用能力，又能够满足实际应用需求，对于学生的综合素质提升具有重要意义。
选题目的本次毕业设计旨在通过深入研究机械工程领域的某个具体问题或挑战，让学生能够运用所学知识和技能进行分析、解决问题，并在实践中提高创新能力和综合运用能力。
通过毕业设计的完成，学生将对所选择的选题有更深入的了解和研究，并为相关领域的发展做出一定贡献。
选题内容1. 题目：基于机器视觉的零件检测与分类系统设计与实现背景介绍：随着制造业的发展和自动化水平的提高，对零件质量检测和分类的需求越来越高。
传统的人工检测方式效率低、成本高，并且易受主观因素影响。
基于机器视觉技术的零件检测与分类系统设计与实现成为了一个热门研究方向。
研究内容：1.系统需求分析：对零件检测与分类系统的需求进行分析，明确系统功能和性能指标。
2.机器视觉技术研究：研究机器视觉技术在零件检测与分类中的应用，包括图像获取、预处理、特征提取、模式识别等关键技术。
3.硬件设计：设计并实现相应的硬件平台，包括图像采集设备、图像处理设备等。
4.软件设计：开发相应的软件系统，实现图像处理算法和模式识别算法，并提供友好的用户界面。
5.系统测试与优化：对设计实现的系统进行测试和优化，验证系统性能和可靠性。
预期成果：1.设计并实现基于机器视觉的零件检测与分类系统原型。
2.验证系统在不同场景下对不同类型零件的准确度和鲁棒性。
3.提出系统的改进措施和优化方案。
2. 题目：基于机器人的智能物流系统设计与实现背景介绍：随着电子商务的迅速发展，物流行业对于自动化、智能化的需求越来越大。
机器人在物流领域的应用已经成为了一个热门话题，其能够提高物流效率、降低劳动成本，并且具有良好的发展前景。
研究内容：1.系统需求分析：对智能物流系统的需求进行分析，明确系统功能和性能指标。
基于DSP的视觉导航智能车辆路径识别
１ 智能车辆路径导航 的原理
１ １ 基本原 理 ．
根据地面设置 的条状导航路径和路面背景的图像灰度值 的差异 ， 经过图像处理后便可识别出该导航
收 稿 日期 ：０ １—１ ２１ Ｉ一１ ５
基金项 目： 安徽科技学院人才引进 （ 稳定 ） 目（ Ｒ ２ １３ ２ ； 项 Ｚ Ｃ ０ １０ ） 安徽科技学院重点建设学科车辆工程支持项 目（ Ｋ Ｋ ０ ０ — ） Ａ Ｘ ２ １２ ５ 。 作者简介 ： 李进（ ９ ２ ， ， １８ 一）男 安徽省蚌埠市人 ， ， 博士 讲师 ， 主要从 事汽车电子与控制技术研究。
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安徽科 技学院学 报
２ ３ 最优 阈值计 算 ．
使用最优阈值方法获取用于二值化路径 图像的阈值。与固定阈值方法相比， 最优阈值能够随着光照
凤阳 ２３０ ） ３ １０
（ 安徽科技学院 机电与车辆工程学院 ， 安徽 摘
要： 机器视觉由于具有多种优点， 在智能车辆导航 中得到广泛应 用。针对智能车辆路径导航直线模型
的缺点 ， 出了改进方法和一整套处理流程 ， 提 以及提高图像处理速度的措施 ， 而保证 图像识别的鲁棒性 从
和 实时性 。 以德 州仪 器的 Ｄ Ｃ ４ Ｅ ６ ３数 字信 号处理 器作 为 图像 采 集和 处 理芯 片， 智能 车辆 路 径识 别 系统 对
第２ ６卷第 １ 期
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４ ７
基于机器视觉的智能分拣系统设计与优化
基于机器视觉的智能分拣系统设计与优化智能分拣系统是现代物流领域中的重要应用，可以有效提高分拣效率和准确度。
基于机器视觉的智能分拣系统结合了计算机视觉技术和机器学习算法，通过对物品的图像进行分析和识别，实现对不同物品的智能分类和分拣。
本文将介绍基于机器视觉的智能分拣系统的设计与优化，包括系统架构、关键技术和性能优化等方面。
一、系统架构基于机器视觉的智能分拣系统主要包括图像采集模块、图像处理模块、物品识别模块和控制执行模块。
1. 图像采集模块：用于采集待分拣物品的图像，通常使用高分辨率的摄像头或工业相机进行图像采集，并对图像进行预处理，如去噪、图像增强等。
2. 图像处理模块：对采集到的图像进行处理，包括图像分割、特征提取、形状识别等。
常用的图像处理算法包括边缘检测、阈值分割、色彩空间转换等。
3. 物品识别模块：利用机器学习算法对处理后的图像进行物品分类和识别。
可以采用传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等，也可以使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）等。
4. 控制执行模块：根据物品识别结果，控制机械臂或传送带等设备将物品分拣到指定位置。
可以利用PLC（可编程逻辑控制器）或单片机等设备实现控制功能。
二、关键技术1. 图像分割：图像分割是指将图像中的前景物体分割出来，常用的算法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
对于不同形状、大小和复杂度的物品，选择合适的图像分割算法至关重要。
2. 特征提取：通过对物品图像提取特征，可以用来进行物品分类和识别。
常用的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
可以使用特征提取算法，如灰度共生矩阵、哈尔小波变换等。
3. 机器学习算法：机器学习算法是基于已有数据进行模式学习和预测的方法。
通过使用标注好的样本数据，可以训练分类器来识别不同物品。
常用的机器学习算法包括SVM、随机森林、K近邻算法等。
三、性能优化为了提高基于机器视觉的智能分拣系统的性能，可以从以下几个方面进行优化：1. 图像采集优化：选择合适的摄像头或工业相机，调整采集参数，如曝光时间、焦距等，以提高图像的质量和清晰度。
LabVIEW与机器人视觉实现智能机器人的感知与控制
LabVIEW与机器人视觉实现智能机器人的感知与控制实现智能机器人的感知与控制是当前科学技术领域研究的热点之一。
在这一领域中，LabVIEW与机器人视觉技术被广泛应用，为智能机器人的感知与控制提供了强大的支持。
本文将就LabVIEW与机器人视觉实现智能机器人的感知与控制进行详细介绍。
一、LabVIEW与机器人视觉技术的基本原理LabVIEW，全称是Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench（实验室虚拟仪器工程化平台），是一种高度可扩展的系统设计软件，可以用于测量与控制、自动化测试和监视等领域。
而机器人视觉技术，是指利用机器视觉对机器人进行环境感知、目标识别和位置定位等操作的技术。
LabVIEW与机器人视觉技术的结合，可以实现智能机器人的感知与控制。
LabVIEW作为一个强大的开发平台，提供了丰富的功能库和开发工具，可以方便地进行图像处理和控制算法的开发与调试。
而机器人视觉技术则借助图像采集装置（如摄像头）获取周围环境的图像信息，并通过图像处理算法实现对图像的解析和分析，从而实现对环境和目标的感知。
LabVIEW通过其可视化的编程环境与机器人视觉技术的结合，不仅使得开发过程更加简便高效，还提高了机器人感知与控制的准确性和稳定性。
二、LabVIEW与机器人视觉实现智能机器人的感知智能机器人的感知主要包括环境感知和目标感知两个方面。
环境感知是指机器人对周围环境的感知和识别，目标感知是指机器人对周围目标的感知和识别。
LabVIEW与机器人视觉技术的结合，可以实现智能机器人的感知功能。
1. 环境感知环境感知是指机器人对周围环境的感知和识别。
通过使用LabVIEW搭建的图像处理算法，机器人视觉系统可以对环境中的物体进行分析和识别，并将感知到的环境信息传递给控制系统。
例如，机器人可以通过摄像头获取环境中的图像信息，然后使用LabVIEW进行图像处理，识别出环境中的墙壁、障碍物等，并基于这些信息来规划自己的移动路径。
基于机器人视觉的目标识别与追踪研究
基于机器人视觉的目标识别与追踪研究机器人技术的快速发展以及人工智能的智能化应用，使得机器人视觉系统成为机器人感知和交互的关键组成部分。
目标识别与追踪是机器人视觉领域的重要研究方向之一，它为机器人提供了对环境中目标物体的感知和跟踪能力，具有广泛的应用价值。
本文将重点介绍基于机器人视觉的目标识别与追踪研究的相关技术和应用。
一、目标识别技术目标识别是指通过机器视觉系统对环境中的目标物体进行自动检测和识别。
目标识别技术的发展主要依赖于计算机视觉和深度学习等相关领域的技术进步。
1.特征提取特征提取是目标识别的关键步骤之一，它通过对目标物体周围的像素进行处理，提取出具有区分能力的特征用于目标分类。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
例如，颜色特征可以通过在RGB或HSV颜色空间中计算目标物体区域的颜色直方图来表示。
2.目标分类目标分类是指将提取到的特征与预先定义的目标类别进行比对，从而确定目标物体的类别。
传统的目标分类方法主要基于机器学习算法，如支持向量机、决策树等。
而深度学习的发展，特别是卷积神经网络(CNN)的兴起，使得目标分类的准确率得到了显著提升。
二、目标追踪技术目标追踪是指在连续的图像序列中跟踪目标物体的位置和运动状态。
目标追踪技术的发展旨在解决目标在复杂环境下的姿态变化、遮挡、光照变化等问题，使得机器人能够更加准确地进行目标跟踪。
1.基于特征点的追踪基于特征点的追踪是一种传统的目标追踪方法，它通过提取图像中的特征点，并利用特征点的运动信息进行目标追踪。
典型的算法包括Lucas-Kanade光流法、SURF特征等。
这些方法在一些简单场景下具有较好的鲁棒性，但对于复杂场景和遮挡情况下的目标追踪效果有限。
2.基于模型的追踪基于模型的目标追踪方法通过对目标物体进行建模，并利用目标模型与当前帧图像的匹配程度来进行追踪。
常见的方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
这些方法在对目标变化复杂的情况下具有较好的鲁棒性，但对计算资源要求较高。
工业自动化中的机器视觉系统设计与应用
工业自动化中的机器视觉系统设计与应用随着工业技术的不断发展，机器视觉系统在工业自动化中的应用越来越广泛。
机器视觉系统通过利用图像处理算法和相机等视觉设备，能够模拟人类的视觉能力，实现对产品质量的检测、物体识别和控制等功能。
本文将介绍机器视觉系统的设计原理和在工业自动化中的应用。
一、机器视觉系统的设计原理机器视觉系统的设计包括硬件设备和软件算法两个主要方面。
硬件设备包括相机、光源、镜头和图像采集卡等，而软件算法则包括图像预处理、特征提取、图像匹配和分类等。
1. 相机选择：相机是机器视觉系统中最关键的设备之一。
在选择相机时，需要考虑分辨率、图像传感器类型、帧率、接口类型等因素。
分辨率决定了相机能够捕捉到多少细节信息，图像传感器的类型可以影响图像的质量和灵敏度，帧率则决定了相机的实时性。
2. 光源设计：光源的设计对于机器视觉系统的稳定运行和图像质量影响很大。
光源的亮度、光照均匀性和颜色温度都需要考虑。
合适的光源设计能够减少图像中的噪声和阴影，提高图像的对比度和细节。
3. 图像采集卡：图像采集卡负责将相机采集到的模拟图像信号转换为数字图像信号，以供后续处理。
采集卡的选择要考虑带宽、分辨率和接口等因素。
高带宽的采集卡可以提供更高的图像采集速度，而接口的选择要与机器视觉系统控制软件相匹配。
4. 图像处理算法：图像处理算法是机器视觉系统的核心。
图像预处理包括去噪、增强和分割等步骤，用于提高图像质量和减少干扰。
特征提取是从图像中提取出有效信息的过程，常用的特征包括边缘、纹理和形状等。
图像匹配和分类则将提取到的特征与已知的图像进行比对和分类。
二、工业自动化中的机器视觉系统应用机器视觉系统在工业自动化中有广泛的应用，下面将介绍其中几个典型应用场景。
1. 产品质量检测：机器视觉系统可以对产品进行外观和尺寸等方面的检测，以确保产品符合质量标准。
通过图像处理算法，可以实现缺陷检测、表面质量评估和尺寸精度检测等功能。
例如，可以利用机器视觉系统对印刷品进行质量检测，检查是否有印刷误差或缺陷。
机器人视觉导航及路径规划研究
机器人视觉导航及路径规划研究一、引言机器人的发展给我们的生活带来了许多便利和惊喜，其中机器人的视觉导航和路径规划技术是影响机器人性能的重要因素之一。
视觉导航（Visual Navigation）是指利用机器视觉技术，通过对环境中的图像进行处理和分析，使机器人在复杂和未知的环境中自主地进行导航。
路径规划（Path Planning）是指根据机器人的起点和终点，并考虑到障碍物和机器人的运动能力，规划一条有效和安全的行动轨迹。
二、机器人视觉导航技术1.机器视觉技术机器视觉技术是指让机器具有人眼类似的能力去理解和分析图像的过程。
它包括图像预处理、特征提取、视觉匹配等过程。
其中，图像预处理是一项基础性工作，通过消除噪点、增强图像对比度等方式，使图像更加易于理解和处理。
而特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘线、角点等。
视觉匹配则是将特征进行匹配，确定图像的位置和姿态。
2.基于视觉的定位与导航基于视觉的定位与导航是通过机器人对环境进行感知，利用视觉传感器获取环境信息，然后根据机器人运动模型和环境信息，计算机器人在场景中的位置和姿态。
而视觉导航则是将定位和导航技术结合起来，实现机器人在环境中的有效移动。
基于视觉的定位和导航已经广泛应用于室内和室外的自主导航场景中，如机器人巡逻、仓库巡视等。
三、机器人路径规划技术1.路径规划目标和评价指标机器人路径规划的目标是在保证安全和达到目标点的前提下，规划一条最短或最优的路径。
对于路径优化问题，通常采用评价指标来衡量路径好坏。
主要包括路径长度、路径可行性、路径平滑度等。
2.机器人路径规划算法（1）全局路径规划全局路径规划是指在机器人起点和目标点的基础上，根据环境信息和规划目标，采用优化算法生成一条全局路径。
常用算法包括A*算法、Dijkstra算法、最小生成树算法等。
（2）局部路径规划局部路径规划是指在机器人移动过程中，计算机器人在接下来一段时间内行进的最佳路径。
基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划
基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划机器视觉技术在工业领域的应用越来越广泛，尤其是在工业机器人的视觉定位和路径规划中起到了关键作用。
本文将从机器视觉的基本原理出发，探讨基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划的关键技术和应用场景。
一、机器视觉的基本原理机器视觉是模仿人类视觉系统的一种技术，通过摄像头、图像处理算法和智能控制系统实现对物体的识别、定位和测量。
其基本原理是通过感光传感器将光线转化为电信号，经过图像处理算法进行特征提取和模式识别，最终实现对物体的定位和测量。
二、视觉定位的关键技术1. 特征提取和匹配：机器视觉系统需要提取出物体的特征点，并通过特征点的匹配来进行定位。
常用的特征点包括边缘、角点、斑点等，通过匹配这些特征点的位置和描述子，可以得到物体在图像中的位置和姿态信息。
2. 相机标定：相机标定是一项重要的前期工作，通过确定相机的内外参数，可以消除图像失真和畸变，提高定位的精度。
3. 姿态估计：根据物体的特征点，可以估计出物体的姿态，包括平移和旋转变换，进而确定物体在三维空间中的位置。
4. 运动估计：利用多帧图像的信息，可以估计物体的运动轨迹，从而实现对物体的跟踪和定位。
三、路径规划的关键技术1. 场景建模：通过对工作环境进行三维重构和场景建模，可以获取到工作空间中各个物体的几何形状和位置信息，为路径规划提供基础数据。
2. 障碍物检测与避障：通过机器视觉技术对工作环境进行实时监测和分析，可以检测到目标物体以外的障碍物，并通过路径规划算法避开这些障碍物，保证机器人的安全运行。
3. 路径优化和规划：根据工作任务的需求和机器人的运动能力，通过路径规划算法生成机器人的运动轨迹，使得机器人能够高效、准确地到达目标位置。
4. 运动控制：通过控制机械臂和底盘的运动，使机器人按照规划的路径进行移动，实现对工作任务的自动化完成。
四、基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划的应用场景1. 零件定位与装配：通过机器视觉系统对零件进行定位和识别，可以实现对零件的自动装配和拼装，提高生产效率和产品质量。
基于机器视觉的分拣机器人设计与研究
基于机器视觉的分拣机器人设计与研究一、概述随着科技的飞速发展，机器视觉技术日益成熟，并在各个领域展现出广泛的应用前景。
特别是在工业自动化领域，基于机器视觉的分拣机器人正逐渐成为提升生产效率、降低劳动成本的关键技术之一。
本文旨在深入探讨基于机器视觉的分拣机器人的设计与研究，分析其工作原理、系统架构、关键技术及应用前景，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
机器视觉技术通过模拟人类视觉系统，实现对目标物体的识别、定位与跟踪。
在分拣机器人中，机器视觉技术能够实现对不同形状、颜色、纹理等特征的物体进行快速准确的分拣。
随着深度学习算法的发展，基于机器视觉的分拣机器人在识别精度、适应性等方面不断提升，使其能够满足复杂多变的生产环境需求。
国内外众多研究机构和企业纷纷投入到基于机器视觉的分拣机器人的研发与应用中。
本文将对相关领域的研究成果进行梳理和分析，重点关注分拣机器人的硬件设计、软件算法以及实际应用案例。
通过对比分析不同方案的优缺点，本文旨在为分拣机器人的设计提供一套完整、实用的指导方案。
本文还将探讨基于机器视觉的分拣机器人在未来可能面临的技术挑战与发展趋势。
随着工业、智能制造等理念的深入人心，分拣机器人将在更多领域发挥重要作用。
对分拣机器人的设计与研究不仅具有理论价值，更具有重要的实践意义。
本文将对基于机器视觉的分拣机器人的设计与研究进行全面深入的探讨，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
1. 分拣机器人的应用背景与意义随着科技的飞速发展，工业自动化和智能化已成为现代制造业的重要趋势。
在物流、仓储、生产线等场景中，分拣作业作为关键的一环，其效率与准确性直接影响到整个生产流程的顺畅度和成本。
传统的分拣方式往往依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易出错，同时面临着劳动力成本上升和人力资源短缺的问题。
研发一种能够自动、高效、准确地进行分拣作业的机器人，对于提升生产效率、降低生产成本、缓解人力资源压力具有重要意义。
基于机器视觉的自主智能巡检系统设计
基于机器视觉的自主智能巡检系统设计自主智能巡检系统是一种基于机器视觉的创新技术，它能够自主地巡视并检测出现在特定场景中的问题或异常情况。
这项技术的应用范围广泛，包括但不限于工业制造、交通管理、建筑安全等领域。
基于机器视觉技术的自主智能巡检系统设计可以分为以下几个关键步骤：图像采集、数据处理、模式识别和异常检测。
首先，图像采集是自主智能巡检系统的基础。
通过合适的摄像设备，系统能够实时地获取所需的图像信息。
这些图像可以是静态的，也可以是动态的。
例如，在工业制造领域，系统可以使用高分辨率摄像头来采集设备运行状态的图像。
接下来，采集到的图像需要进行数据处理。
数据处理的目标是将原始的图像数据转化为可用于分析的数据格式。
这个过程包括图像去噪、增强和压缩等操作。
通过这些处理，可以减少图像数据的冗余性和复杂性，提高后续步骤的运行效率。
随后，对经过数据处理的图像进行模式识别。
模式识别是自主智能巡检系统中最核心的步骤之一。
它能够将图像中的目标物体或场景与系统事先学习的模式进行比较，并给出相应的判断结果。
为了实现准确的模式识别，系统需要具备先进的图像处理算法和强大的模式匹配能力。
最后，根据模式识别的结果进行异常检测。
当巡检系统对某一场景进行模式识别后，如果发现与正常模式不一致的情况，则会判定为异常情况，并向相关人员发送警报。
警报信息可以通过手机、电子邮件等方式进行传达，以便及时采取措施以避免事故的发生。
除了以上几个主要步骤之外，基于机器视觉的自主智能巡检系统设计还可以考虑一些附加功能的实现，例如轨迹规划、目标追踪和智能优化等。
轨迹规划可以指导巡检机器人的移动路径，以确保对整个检测区域进行全面的巡检。
目标追踪功能可以帮助系统跟踪移动的目标物体，对其进行连续的观察和识别。
智能优化功能可以根据巡检任务的复杂性和紧急程度，自动调整系统的工作模式，优化资源利用和响应速度。
在自主智能巡检系统的设计中，要考虑到实际场景的复杂性和多变性。
基于机器视觉的智能物流系统设计与优化研究
基于机器视觉的智能物流系统设计与优化研究随着社会的不断发展和进步，物流行业也日益受到重视。
为了提高物流运输过程的安全性、准确性和效率，人们开始研究利用机器视觉技术来设计和优化智能物流系统。
本文将讨论基于机器视觉的智能物流系统的设计原理、功能和优化方法。
一、设计原理基于机器视觉的智能物流系统主要依靠计算机视觉技术和人工智能算法来进行物流信息的采集、处理和应用。
其设计原理主要包括以下几个方面：1.1 视觉传感器智能物流系统中常用的视觉传感器包括摄像头、激光雷达等设备，用于采集货物和环境的图像和数据。
这些传感器通过光学和激光等技术可以获取到物体的形状、位置、颜色等信息。
1.2 图像处理与分析通过图像处理与分析技术，可以对采集到的图像进行预处理、特征提取和目标检测等操作，从而实现对物体的快速识别与定位。
例如，可以通过算法提取出货物的轮廓，识别出货物的品类和数量。
1.3 信息管理与协调智能物流系统通过信息管理与协调模块，将采集到的物流信息进行整合和处理，实现对物流运输过程中的各个环节进行管理和协调。
例如，可以根据货物的需求和运输路径，自动分配最优的运输方案和资源。
二、功能基于机器视觉的智能物流系统具有以下几个功能：2.1 货物识别与追踪通过视觉传感器和图像处理技术，系统可以实现对货物的自动识别与追踪。
无论是在仓库内还是在运输过程中，系统都能够准确地获取货物的信息，并记录下每一个环节的状态和位置。
2.2 运输路径规划与优化基于物流系统的信息管理与协调模块，可以实现对运输路径的规划和优化。
系统可以根据货物的需求、运输距离和交通状况等因素，自动选择最优的运输路径，从而提高运输的效率和准确性。
2.3 异常检测与预警智能物流系统可以通过机器视觉技术对异常情况进行检测和预警。
例如，可以识别出货物的丢失、损坏等情况，并及时向管理者发出报警信号。
这样可以及时采取措施，避免货物的损失和安全问题。
三、优化方法为了进一步提高基于机器视觉的智能物流系统的效率和准确性，可以采用以下几种优化方法：3.1 算法优化在图像处理和目标检测等方面，可以进行算法的优化和改进。
基于OpenCV的机器视觉图像处理技术实现
基于OpenCV的机器视觉图像处理技术实现机器视觉是计算机科学领域中涉及图像处理、模式识别以及计算机视觉的一个探究领域。
近年来，随着计算机技术的快速进步，机器视觉在工业、医疗、军事等领域得到了广泛应用。
在机器视觉中，图像处理是一个基础而重要的环节，它能够对图像进行预处理、分析和处理，从而为后续的模式识别和计算机视觉任务提供有效的基础。
在图像处理领域，OpenCV是一个分外流行和强大的开源库。
它提供了丰富的图像处理功能，包括图像的读取、显示、保存，以及各种滤波器、边缘检测、图像增强等算法。
本文将介绍基于OpenCV的机器视觉图像处理技术的实现方法和应用案例。
一、图像预处理图像预处理是图像处理中的第一步，它主要用于提取图像中的有用信息、消除图像中的噪声、调整图像的亮度和对比度等。
在OpenCV中，可以使用不同的方法进行图像的预处理，如灰度化、二值化、直方图均衡化等。
1. 灰度化灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在机器视觉中，由于灰度图像只有一个通道，处理起来更加高效。
在OpenCV中，可以使用cvtColor函数将彩色图像转换为灰度图像。
2. 二值化二值化是将灰度图像转化为二值图像的过程。
将图像中的每个像素值与一个阈值进行比较，大于阈值的像素设置为255，小于阈值的像素设置为0。
在OpenCV中，可以使用threshold 函数实现图像的二值化。
3. 直方图均衡化直方图均衡化是一种调整图像亮度和对比度的方法。
它通过重新分布图像的像素值来增强图像的细节。
在OpenCV中，可以使用equalizeHist函数实现直方图均衡化。
二、特征提取特征提取是机器视觉中的一个重要环节，它通过从图像中提取有用的特征信息，为后续的模式识别和计算机视觉任务提供基础。
在OpenCV中，可以使用各种特征提取算法，如HOG、SIFT和SURF等。
1. HOG特征提取HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种用于目标检测和行人识别的特征提取算法。
一种基于OpenMV的智能路径寻迹系统
一种基于OpenMV的智能路径寻迹系
统
一、立项依据
1）利用机器视觉捕捉目标特征，克服环境影响，更准确识别跟踪目标。
2）通过线性回归和最小二乘法拟合并借助深度学习中的分支——卷积神经
网络 (Convolutional Neural Network, CNN)计算得到最优路径，从而提高其效率。
基于OpenMV机器视觉模块和Arduino控制模块，采用Python语言设计一款智能寻迹小车系统,并研究目标识别与追踪算法。
利用边缘检测和形状识别算法得到的路线信息，通过线性回归和最小二乘法拟合计算得到路线与小车正面方向的转向角度；最后由Arduino控制实现了寻迹小车沿引导线快速、稳定地行驶。
（六）技术路线、拟解决的问题及预期成果
1）技术路线
2）拟解决的问题
1.如何将系统算法设计流程合理简化，是本设计的关键，它将是本课题需要
首先取得突破的技术要点和难点之一。
基于机器视觉技术的无人机图像拍摄与处理系统设计
基于机器视觉技术的无人机图像拍摄与处理系统设计随着科技的不断发展，无人机技术已经得到了广泛的应用。
无人机的出现极大地提高了图像拍摄与处理的效率和精度，同时也为不少行业带来了巨大的发展机遇。
而机器视觉技术作为无人机图像拍摄与处理的核心技术之一，更是发挥着重要的作用。
本文将基于机器视觉技术，详细探讨无人机图像拍摄与处理系统的设计。
1. 系统概述无人机图像拍摄与处理系统是一种将无人机与机器视觉技术相结合的智能系统。
它基于无人机的高空拍摄，利用机器视觉技术对拍摄的图像进行处理，并提供相关的功能和服务。
该系统主要包括无人机平台、图像传输模块、图像处理模块和用户界面。
2. 无人机平台无人机平台是整个系统的基础，它可以是多旋翼、固定翼或其他类型的无人机。
平台需要具备稳定的飞行能力、高清拍摄设备和可靠的数据传输系统。
无人机平台上搭载的高清相机将通过图像传输模块将拍摄的图像传输到后台系统进行处理。
3. 图像传输模块图像传输模块负责将无人机拍摄的图像实时传输到后台系统。
传输模块可以采用无线信号传输技术，如Wi-Fi、蓝牙或4G网络等。
通过传输模块的建立，无人机可以实时地将高质量的图像数据传输到后台系统，为后续的图像处理提供数据基础。
4. 图像处理模块图像处理模块是无人机图像拍摄与处理系统的核心部分。
该模块利用机器视觉技术对无人机拍摄的图像进行处理和分析。
主要包括图像的特征提取、目标检测和识别、图像增强和图像分割等功能。
图像的特征提取是图像处理的基础，通过提取图像中的颜色、纹理、形状等特征，可以对图像进行描述和分类。
目标检测和识别是无人机图像处理中的关键任务，它可以通过机器学习算法和深度学习技术实现。
图像增强是对拍摄的图像进行优化，使其更加清晰、细腻。
图像分割是将图像中的目标与背景进行分离，为后续的图像处理提供更准确的数据。
5. 用户界面用户界面是无人机图像拍摄与处理系统的前台展示界面。
用户可以通过界面进行无人机的控制、图像的查看和图像处理的操作。
基于图像的智能机器人视觉伺服系统
基于图像的智能机器人视觉伺服系统一、本文概述随着科技的不断发展，机器人技术已经成为了现代工业、医疗、军事等领域不可或缺的一部分。
在机器人的众多应用中，视觉伺服系统发挥着至关重要的作用。
基于图像的智能机器人视觉伺服系统，利用图像处理技术和控制算法，使机器人能够准确识别、定位并跟踪目标对象，实现高效、精确的自动化操作。
本文将对基于图像的智能机器人视觉伺服系统进行深入研究，分析其工作原理、技术特点以及应用领域，并探讨其未来的发展趋势和挑战。
本文将介绍基于图像的智能机器人视觉伺服系统的基本概念和工作原理。
我们将详细阐述如何通过图像采集设备获取目标对象的图像信息，并利用图像处理技术提取出目标对象的特征信息。
然后，我们将介绍如何利用这些特征信息设计合适的控制算法，使机器人能够准确识别、定位并跟踪目标对象。
本文将分析基于图像的智能机器人视觉伺服系统的技术特点。
我们将探讨其与传统视觉伺服系统的区别和优势，并详细分析其在不同应用场景下的性能表现。
同时，我们还将介绍一些典型的基于图像的智能机器人视觉伺服系统实例，以便读者更好地理解和掌握相关技术。
本文将展望基于图像的智能机器人视觉伺服系统的未来发展趋势和挑战。
我们将分析当前技术存在的问题和瓶颈，并探讨如何通过技术创新和研发来解决这些问题。
我们还将预测未来该领域的发展趋势和应用前景，为相关研究和应用提供参考和借鉴。
通过本文的阐述和分析，我们希望能够为读者提供一个全面、深入的视角，帮助读者更好地理解和掌握基于图像的智能机器人视觉伺服系统的相关技术和应用。
二、基于图像的智能机器人视觉伺服系统基本原理基于图像的智能机器人视觉伺服系统是一种结合了图像处理、机器人技术和控制理论的高级机器人控制系统。
其基本原理可以概括为以下几个方面：图像获取与处理：通过安装在机器人上的摄像头获取环境的实时图像。
这些图像随后经过一系列图像处理算法，如滤波、增强、分割和特征提取等，以提取出对机器人运动控制有用的信息。
基于机器视觉的智能搬运机器人路径规划与控制研究
基于机器视觉的智能搬运机器人路径规划与控制研究智能搬运机器人是指能够自主运行并具备智能化功能的机器人系统，它可以根据环境中的各种信息进行路径规划和控制，从而实现高效且安全地完成搬运任务。
基于机器视觉的智能搬运机器人路径规划与控制研究则是针对智能搬运机器人系统中的机器视觉技术进行研究，以提高机器人的路径规划和控制能力，从而实现更高效、更精准的搬运任务。
在基于机器视觉的智能搬运机器人路径规划与控制研究中，首先需要进行环境感知。
通过搭载摄像头等感知设备，机器人可以获取周围环境的图像信息。
这些图像信息可以用于识别和检测搬运物体、障碍物、边界等。
通过图像处理和计算机视觉算法的应用，可以实现物体识别、物体定位、障碍物检测等功能，为机器人提供准确的环境感知。
其次，基于感知到的图像信息，机器人需要进行路径规划。
路径规划是指根据起点、终点和障碍物等信息确定机器人的最佳移动路径。
在基于机器视觉的路径规划中，可以借助图像处理和计算机视觉等技术，将环境中的物体和障碍物转换为可供路径规划的数据。
例如，可以将障碍物抽象为虚拟的障碍点或者生成环境的地图，通过算法寻找最短路径或者避开障碍物的路径。
路径规划完成后，机器人需要进行控制以实现相应的移动。
在基于机器视觉的控制研究中，可以结合图像处理和计算机视觉等技术，实现对机器人的实时控制。
通过分析感知到的图像信息，机器人可以动态调整自身的运动速度和方向，从而避免与障碍物发生碰撞或者与其他机器人发生冲突。
此外，还可以通过图像识别和跟踪技术，实现对目标物体的精确定位和搬运。
基于机器视觉的智能搬运机器人路径规划与控制研究还面临一些挑战和研究方向。
首先是在复杂环境下的路径规划和控制。
在工业场景等复杂环境中，机器人可能会面临多个障碍物、复杂的地形或者动态的场景，如何高效地进行路径规划和控制仍然需要进一步的研究。
其次是对机器视觉算法的优化和改进。
机器视觉算法的性能对路径规划和控制的准确性和实时性有着重要影响，因此需要不断优化和改进现有的算法，并探索新的算法来提升机器人系统的性能。
基于机器视觉的智能导盲系统的研究与设计
基于机器视觉的智能导盲系统的研究与设计智能导盲系统是一种应用机器视觉技术的创新解决方案，旨在为视觉受损人士提供辅助和支持。
该系统利用计算机视觉和人工智能算法，识别环境中的障碍物和标识物，并通过语音或振动等方式向用户提供准确的导航指引。
本文将探讨基于机器视觉的智能导盲系统的研究与设计，介绍其原理、特点以及现有的应用案例。
一、系统原理与技术基于机器视觉的智能导盲系统主要包括图像采集、图像处理和导航反馈三个核心模块。
首先，系统使用摄像头或深度相机采集环境图像，并传输给系统进行处理。
其次，图像处理算法对图像进行分析和解读，识别环境中的障碍物、人脸、标志物等。
最后，系统根据识别结果生成相应的导航反馈，通过语音提示、振动设备或手部触觉反馈等方式向用户提供导航指引。
在图像采集方面，智能导盲系统可以使用单个摄像头，也可以利用深度相机获取三维环境信息。
深度相机能够获取距离信息，提供更准确的障碍物检测和距离估计功能。
在图像处理方面，系统需要使用计算机视觉算法进行障碍物检测、物体识别和人脸识别等任务。
深度学习算法如卷积神经网络在图像处理中取得了显著的成果，可以用于人脸检测和分类、行人检测等任务。
此外，传统的计算机视觉算法如边缘检测、特征匹配等也可以在系统中应用。
导航反馈模块是智能导盲系统的重要组成部分。
语音提示是最常用的导航反馈方式，系统会通过耳机或扬声器向用户提供相应的语音信息。
振动设备也可以被集成到系统中，通过振动模式向用户传递导航指引。
另外，手部触觉反馈是一种新的研究方向，利用可穿戴设备或特殊手套向用户提供触觉刺激，实现更直观的导航反馈。
二、智能导盲系统的特点相比传统的导盲手杖或导盲犬等辅助工具，基于机器视觉的智能导盲系统具有以下特点：1. 实时感知和反馈：智能导盲系统能够实时采集和处理环境信息，并快速向用户提供导航反馈，帮助其避开障碍物和识别环境特征。
2. 多种导航方式：智能导盲系统可以通过语音提示、振动设备或手部触觉反馈等多种方式向用户提供导航指引，满足不同用户的偏好和需求。
基于机器视觉的室外环境感知与路径规划研究
基于机器视觉的室外环境感知与路径规划研究引言近年来，随着机器视觉技术的快速发展，它在各个领域中得到了广泛应用。
其中，机器视觉在室外环境感知和路径规划领域的研究引起了极大的关注。
本文将针对该主题展开详细的讨论，并介绍相关研究进展、技术应用和未来发展方向。
一、室外环境感知的重要性室外环境感知是机器视觉在实际应用中的一项关键技术。
它能够帮助机器系统对周围环境进行感知，获得与环境相关的信息，以便进行后续的分析和决策。
在室外环境中，许多复杂的因素如道路状况、交通流量、天气状况等都会对机器的正常运行产生影响。
因此，准确地感知室外环境对于机器系统在实际应用中的性能至关重要。
二、机器视觉在室外环境感知中的应用1. 图像分析图像分析是室外环境感知的核心任务之一。
通过对图像的处理和分析，机器系统可以识别出路面的状况、交通信号灯状态、行人和车辆的位置等重要信息。
目前，深度学习技术在图像分析中得到广泛应用，其强大的特征学习能力使得机器能够准确地辨别不同类别的对象和环境。
2. 视觉SLAM视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种通过对连续的图像序列进行处理，实现同时定位和构建环境地图的技术。
在室外环境中，机器系统可以通过相机获取图像并结合其他传感器信息，实现对自身位置的定位和对环境的建模。
视觉SLAM技术在自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用前景。
三、基于机器视觉的室外路径规划算法基于机器视觉的室外路径规划算法是机器系统在室外环境中实现自主导航的关键技术。
它可以帮助机器系统根据所感知到的环境信息，计算出最优的行驶路径，并完成相应的导航任务。
1. 基于图像分析的路径规划基于图像分析的路径规划是一种常见的方法。
通过对室外环境中的图像进行处理和分析，机器系统可以提取出路面状况、道路标志和交通信号灯等关键信息，从而确定可行的行驶路径。
在此基础上，结合路径规划算法，机器系统可以选择最优路径并实时调整。
基于机器视觉的路径规划算法研究
基于机器视觉的路径规划算法研究1.引言路径规划是机器视觉中的重要任务之一，它涉及到如何让机器在给定的环境中自动找到一条合适的路径。
传统的路径规划方法往往基于静态地图或者事先建模，但是在实际应用中，环境可能是动态的，因此需要一种能够实时感知并适应环境变化的路径规划算法。
本文通过综述和分析现有的研究成果，研究基于机器视觉的路径规划算法。
2.机器视觉感知机器视觉是指让机器通过摄像头等图像传感器感知外界环境的技术。
在路径规划中，机器视觉可以用于实时感知环境的障碍物、位置信息等。
常用的机器视觉技术包括目标检测与识别、特征提取与匹配等。
通过机器视觉感知，机器可以获取环境中的关键信息，为后续的路径规划做准备。
3.机器视觉辅助路径规划方法基于机器视觉的路径规划方法可以分为两类：基于2D图像信息和基于3D点云信息。
下面分别介绍这两种方法。
3.1 基于2D图像信息的路径规划方法基于2D图像信息的路径规划方法通过分析环境中的2D图像信息，如边缘、颜色等，来确定机器运动的方向和路径。
其中一个常用的方法是基于视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的路径规划。
该方法通过同时估计机器人的位置和构建环境地图，以实现路径规划。
此外，深度学习方法也被广泛用于基于2D图像信息的路径规划中，通过卷积神经网络等模型，可以学习出图像中的特征和障碍物的位置，进而实现路径规划。
3.2 基于3D点云信息的路径规划方法基于3D点云信息的路径规划方法主要通过分析环境中的3D点云数据，来确定机器运动的方向和路径。
其中一个常用的方法是基于点云的障碍物检测和分割，通过对点云进行聚类和分割，可以得到环境中障碍物的位置和形状信息，从而实现路径规划。
此外，基于3D点云信息的路径规划方法还可以结合机器学习方法，如强化学习等，通过不断与环境进行交互，学习出最优的路径规划策略。
4.实验与结果为了验证基于机器视觉的路径规划算法的有效性，我们设计了一组实验。
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基于机器视觉的图像处理及路径识别控制系统设计
【摘要】基于机器视觉的路径识别是汽车智能化发展的关键。
利用灰度平均值法和九宫格除噪法对智能车视觉图像存在的噪点繁杂、色彩模糊、失真严重问题进行了改善；根据以机器视觉图像为基准的路径特点，设计了基于机器视觉的路径识别控制策略和明确的路径识别控制系统。
实践结果表明，该算法具有很强的鲁棒性，并且快速有效。
【关键词】路径识别；九宫格除噪法；灰度平均值法；控制策略；鲁棒性
中图分类号：U461 文献标识码： A 文章编号：2095-2457（2017）35-0013-002
Design of image processing and path recognition control system based on machine vision
LIU Xin-lei LIU Sheng-ran LIU Xin-de MA Rui-ke
（School of Vehicle Engineering ，Shandong Jiaotong University，Jinan 250300，China）
【Abstract】The path recognition based on machine’s visual sense is the key point of the development of automobile’s intelligence. Using gray-scale average method and squares denoising method to take improvement on the problems of
multifarious noisy point，fuzzy colour and distortion from intelligent automobile’s image. What’s more，based on the characteristics of using machine’s visual image as reference to design the management strategy of path recognition and specific management system of path recognition which is on the principle of machine’s visual sense. What is indicated by the result of practices is that this algorithm obtains good robustness and also can be fast and effective.
【Key words】Path recognition；Squares denoising method；Gray average method；Control strategy
0 引言
随着社会的发展，智能技术与当今汽车技术相结合的智能汽车，将成为未来汽车发展的一大趋势，而路径识别作为智能汽车技术的一项重要标志，直接影响着智能汽车行驶性能[1]。
飞思卡尔智能车有着当今智能汽车的缩影，飞思卡尔智能车系统同样包含智能汽车所具备的控制、传感、机械等功能模块[2]。
本文以飞思卡尔智能车为研究对象，针对基于机器视觉的路径识别问题进行研究，预判前方的路况信息，进而控制智能车的转向和行驶速度。
飞思卡尔智能车在以白色为衬底、黑色为边界的跑道行驶，通过OV7725摄像头采集图像，使用飞思卡尔公司推出的以ARM-Cortex-M4为内核的K60
芯片处理图像，实现路径自动识别及控制行驶[3]。
1 二值化及阈值选取
1.1 基本原理
二值化在数字图像处理中占有非常重要的地位，图像二值化使图像数据量大为减少，从而能明显地得出目标的大体轮廓。
二值化算法的主要思想是设置一个阈值Threshold，对于视频矩阵信号的每一行，从左至右比较各像素点值大小。
若像素值小于阈值则判断为白色，即白色底面；反之，若像素值大于阈值则判断为黑色，即黑色边界引导线。
1.2 阈值选取
阈值的选取对图像二值化有至关重要的影响，图像基于合理的阈值进行二值化处理。
灰度平均值法，即用整幅图像的灰度平均值作为二值化的阈值，算法简单快速，易于单片机执行，此值一般可作为初始化猜想值。
灰度平均值法的主要流程为遍历待处理源图像的像素点，计算源图像像素点个数，对每个像素点的灰度值进行累加求和，最后计算灰度平均值[4]。
C语言具体算法程序如下：
Sum――像素点灰度之和；g――灰度级；
h（g）――灰度值；Amount――源图像像素点个数；
Amount――源图像像素点个数；Threshold――灰度平均
值
public static int GetThreshold （int h[] ）
{
int Sum = 0，Amount = 0；
for （int g = 0；g < 256；g++）
{ Amount += h[g]；
Sum +=g * h[g]；
}
return （Sum/Amount）；
}
2 噪点的去除
2.1 除燥点
噪点是CMOS将光线作为接收信号并输出的过程中所产生的图像中的粗糙的部分，也指图像中不该出现的外来像素，通常由电子干扰产生。
引导黑线提取识别前，进行图像除噪处理。
噪点是一个或两个孤立的黑点，实践中，利用OV7725摄像头采集赛道图像，发现距?x车辆前方55cm内约有11个像素点，稍远处为8个像素点，距离车辆前方80～100cm范围大约有4个像素点。
采用九宫格除噪法对噪点进行处理。
九宫格除噪法就是利用九宫格游戏的原理，在图像上噪点的周围进行检索，当该像素点周围8个方向的像素点都是同一性质（黑色点）
时，该像素点与其周围的8个像素点的性质相同，否则是另一性质的像素点（白色点）[5]。
3 赛道识别策略
3.1 赛道的识别
在直道上，如图1可以明显观察到左右黑色边界，如果采用传统的从中间向两边界扫描的方法寻找边线，则会占用CPU的时间，本文采用的是前三行从中间向两边扫描并记录前三行的左右边界，其他行的左右边界根据记录，从记录边界的附近列扫描边界，根据左右黑色边线的列数，可以计算出每一行的中点位置，直道路径的每一行的中点位置与中心平均值的差值之和较小[6]。
以上这种边线检索方法，删繁就简，比传统的方法节省出来大量CPU运行处理时间，提高了检索赛道图像边沿的效率，节约CPU的资源。
在弯道上，由于摄像头度数的限制，会出现黑色边界丢失的情况，如图2，智能车在左转弯的情况下，摄像头采集的图像不存在左边界，也就是左边界丢失的情况，此时，利用右边界进行半宽平移，将平移的边界与存在左右边界时的中线相衔接，连成一条平滑的曲线。
随着弯道的弯度增加，图像每一行的中点与中心平均值的差值越大，其差值之和较大。
在十字道路，智能车正入十字，通过图像检测拐点，找到拐点后，根据拐点的行数，检测跳变点，当检测到拐点和
跳变点同时存在或者拐点存在左右任意一边丢失边线超过8行，则认为车是正入十字。
其次，斜入十字与正入十字的不同是斜入十字时，左右边线同时（不同行）不丢线，如图五，如果在斜入情况下不进行处理，车会认为是左弯道，为了防止这种情况的出现，使用处理方法是跳变加拐点。
跑道的边线应该是连续的，出现跳变的情况是出现了十字，记录左右边线的位置，再通过计算处理，如果边线相邻位置的差值大于15（正常情况下，相邻边线位置差值在1到3之间），则认为此行出现跳变。
处理方式是根据边线的变化趋势，比如说某点之前的左边趋势是向左的，而该点之后的趋势是向右的，那么就认定为一拐点，即利用差相乘的方法。
4 整车设计及结论
整车采用K60作为主控制器，OV7725摄像头实时采集赛道图像，MPU6050传感器采集车体姿态，整车结构简单，代码运行流畅。
实践整车在第12届恩智浦杯智能车竞赛中平均速度达到2.06米每秒，验证了图像处理方法的正确性与路径识别控制系统的可行性。
【参考文献】
[1]吴吟萧，张虹，王新生.基于黑白摄像头的智能小车路径识别系统设计[J].计算机技术与应用，2009（2）：1-2.
[2]邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法[M].北京：清华大学出版社，2004（1）：57-72.
[3]卓晴，黄开胜，邵贝贝.学做智能车：挑战“飞思卡尔”杯[M].北京：北京航空航天大学出版社，2007（1）：42-53.
[4]贾秀江，李颢.摄像头黑线识别算法和赛车行驶控制策略[J].2007（1）：1-2.
[5]李旭东，廖中浩，孟娇.基于CMOS摄像头的智能车控制系统设计及实现[J].信息科学报，2013，31（4）：415-418.
[6]?S寰，鲁五一，赵治平.摄像头路径识别和小车控制策略[J].计算机工程与科学，2009，31（5）：110-115.。