基于机器视觉的新能源电动车充电孔检测与定位方法

• 作者: 张辉 金侠挺
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 新能源电动车 机器人充电 充电孔视觉检测与定位 HSI颜色模型 形态学 Canny算子
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 9-14,19
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5642字
• 语种: 中文

摘要

针对电动车辆人工充电环节的效率低下、场合限制、漏电隐患等难题,研究了一种基于机器视觉的新能源电动车充电孔检测与定位方法.该方法能有效获取目标充电孔的有用特征,实现机器人的自动化充电.首先采用中值滤波去除强电磁噪声的干扰;然后提出了基于HSI颜色模型的二阶段图像检测方法,包括HSI模型变换、Hue分量阈值分割、形态学操作、Canny算子边缘检测、鲁棒性拟合等步骤,并以亚像素的高精度提取出目标充电孔特征;最后,采用HALCON软件对设计算法进行验证测试,实验结果表明该方法能有效识别充电孔,且定位精度满足机器人作业要求,运行时间约为1051.2 ms.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张辉	长沙理工大学电气与信息工程学院	124	1951	27.0	39.0
5	金侠挺	长沙理工大学电气与信息工程学院	2	13	2.0	2.0