本文選題：助老助殘機器人　切入點：嘴部檢測　出處：《山東科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：助老助殘機器人是面向老年人、殘疾人的一種服務型機器人,具有助老、助殘、娛樂等功能,隨著社會上老年人數(shù)量的增加,助老助殘機器人的需求不斷加大,對助老助殘機器人的研究也受到了廣泛關注。本文主要對一種應用到不可移動的助老助殘機器人上的視覺智能定位系統(tǒng)進行研究。選用Bumblebee2雙目相機構建立體定位系統(tǒng)。在深入理解雙目立體視覺的相關原理之后,對Bumblebee2相機進行了二次開發(fā),實現(xiàn)了對指定的任意目標物體的空間三維定位以及對受助者嘴部的空間三維定位。為實現(xiàn)對指定目標的定位,本文設計實現(xiàn)了通過位于受助者頭部的激光筆指引的方式來指定目標,該種設計方法簡單、方便、實用,避免了對大量不同目標的分類學習。對光斑的檢測過程經歷了圖像的平滑處理、閾值分割、腐蝕處理、膨脹處理等過程,最后采用重心法求取光斑中心在圖片中的位置。通過該位置可利用雙目立體視覺得到指定目標在相機坐標系中的空間三維坐標。對于嘴部的檢測定位主要根據(jù)Haar-like特征和Adaboost訓練方法,采用OpenCV提供的Haartraining算法訓練得到人臉分類器和人嘴分類器,利用得到的分類器進行人臉檢測,再基于檢測到的人臉區(qū)域進一步檢測人嘴的位置,通過該位置即可利用雙目立體視覺獲得人嘴的空間三維坐標。本定位系統(tǒng)基于臺式機,利用OpenCV和Bumblebee2的API在Microsoft Visual Studio 2008編程環(huán)境中編程實現(xiàn)。實驗結果表明,在沒有強光干擾的情況下,能很好地檢測出激光光斑和受助者嘴部,Bumblebee2雙目相機對嘴部和其他目標的定位精度在5mm范圍內,滿足項目需要。
[Abstract]:The disabled robot is a kind of service robot for the elderly and the disabled. It has the functions of assisting, assisting and entertaining. With the increase of the number of the elderly in society, the demand of the robot is increasing. The research of assistive robot has been paid more and more attention. In this paper, a visual intelligent positioning system applied to immovable robot is studied. Bumblebee2 binocular camera is used to construct stereo positioning. After deeply understanding the related principles of binocular stereo vision, The second development of Bumblebee2 camera is carried out to realize the spatial 3D positioning of any target object and the three-dimensional location of the recipient's mouth. In this paper, we design and implement the method of directing the target by the laser pen in the recipient's head. This design method is simple, convenient and practical. The process of spot detection has gone through the process of image smoothing, threshold segmentation, corrosion treatment, expansion processing and so on. Finally, the position of the spot center in the image is obtained by using the center of gravity method. Through this position, the three-dimensional coordinates of the specified target in camera coordinate system can be obtained by using the binocular stereo vision. The detection and location of the mouth are mainly based on Haar-like. Features and Adaboost training methods, The face classifier and mouth classifier are trained by Haartraining algorithm provided by OpenCV. The face detection is carried out by using the obtained classifier, and the position of human mouth is further detected based on the detected face region. Through this position, the three-dimensional coordinates of human beak can be obtained by binocular stereo vision. This positioning system is based on desktop computer, and realized in Microsoft Visual Studio 2008 programming environment by API of OpenCV and Bumblebee2. The experimental results show that, In the absence of strong light interference, the location accuracy of laser spot and Bumblebee2 binocular camera to mouth and other targets can be well detected in the 5mm range, which can meet the needs of the project.
【學位授予單位】：山東科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

【參考文獻】

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本文編號：1657902