一种基于ARM的割草机器人边界图像处理方法设计研究

• 作者: 张得明 赵狄 陈金豹 高龙琴
• 来源期刊: 机械制造与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 割草机器人 机器视觉 图像处理 边界曲线 智能化
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 166-169
• 页数: 4页
• 分类号: TP241.3
• 字数: 3345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2017.04.047

摘要

机器视觉是割草机器人边界图像识别的关键技术之一,采用ARM系列STM32F103ZE和OV7670摄像头模块作为主控芯片进行图像数据采集处理.通过图像采集、灰度转换、二值化、图像腐蚀与膨胀和边界曲线提取等处理过程,在满足图像处理质量的前提下,提高边界图像处理的稳定性和实时性.该方法在图像处理过程中无需借助计算机实现,极大改善了户外型割草机器人的智能性,且工作效率高、响应快,为割草机器人的完全智能化设计提供了保障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高龙琴	扬州大学机械工程学院	37	176	7.0	11.0
2	赵狄	扬州大学机械工程学院	4	9	2.0	2.0
3	张得明	扬州大学机械工程学院	2	3	1.0	1.0
4	陈金豹	扬州大学机械工程学院	2	3	1.0	1.0