41、机器人视觉与无人机在工业监测中的应用

机器人视觉与无人机在工业监测中的应用

机器人计算机视觉系统用于物体监测

在工业基础设施的监测中，配备计算机视觉系统的机器人展现出了巨大的潜力。机器人可被视为一个平面双连杆机构，其自由顶点沿给定轨迹移动，第三连杆则指向目标物体。

在物体监测过程中，确保相机相对于物体以及相对于固定在管道中的机器人部件的定向精度是一个重要问题。这可以通过对系统运行进行数值模拟来优化控制器参数，从而实现相机的精确定向。

研究对象数据的形成

计算机视觉（CV）在形成研究对象数据时，识别任务主要是找到物体轮廓并确定其属性。这里采用了Viola - Jones方法和Haar特征。使用具有黑白图案的几何形状作为特征（掩码），这些掩码有助于定义物体的边界，例如管道中的污染物堆积、裂缝、破裂或变形部分。

具体操作步骤如下：
1. 分类器调优与阈值设置 ：对在帧中搜索物体的分类器进行调优，通过对所需物体（如恶化区域、破裂、裂缝等）的图像进行训练来实现。同时，设置识别阈值，该阈值用于指示相机帧中是否存在所需物体。
2. 图像传输与处理 ：在CV运行时，将机器人摄像机的图像传输到分类器。分类器在帧上施加掩码，分别计算落入掩码白色部分和黑色部分的像素亮度之和，然后求两者的差值。
3. 结果判断 ：将差值结果与先前设置的阈值进行比较。如果结果小于阈值，则表示该帧的研究部分中没有所需物体，算法结束；如果结果大于阈值，则分类器移动到帧的下一部分。

在识别算法运行时，为每个物体分配一组特征，包括形状、帧中的大小（如果知道到物体