摘要:随着机器人技术飞速发展，机器人越来越智能化，自主化。机器人通过传感器获取外部信息是自动化、智能化的第一步，而通过光学摄像头获取的外部信息无论在成本还是便利性以及直观性都有很大的优势。因此图像信息以及图像处理等相关领域吸引着大批学者投入其中，这些领域也得到了飞快的发展。图像处理的第一步目标物识别与定位是图像处理的最重要也是最关键的一步。但是由于场地的复杂性、光线的影响等诸多复杂因素，物体在图像呈现的特征也会有差别，这使得机器人通过摄像头获取的图像信息后，识别图像中目标物就会有这较大的误差，严重干扰后续的环节。本文提出了一种基于Canny边缘检测算法，通过Otsu算法和形态学滤波理论，排除冗杂信息，快速精准定位目标物方法，完成对目标物的识别、提取、定位等任务。利用该方法在Nao仿人型机器人平台进行多次实验，结果表明，本文提出的方法有效的提升了识别的准确性和实时性。
关键词：仿人型机器人；图像处理；形态学滤波理论；边缘检测
目录
摘要
Abstract
1引言-1
1.1研究背景-1
1.2研究现状-1
1.2.1图像预处理研究现状-1
1.2.2形态滤波学研究现状-2
1.2.2边缘检测研究现状-3
1.3研究内容与目标-3
2总体框架与步骤-4
3图像预处理-5
4形态学滤波-8
4.1腐蚀-8
4.2膨胀-9
4.3本章小结-9
5边缘检测-11
5.1高斯滤波-11
5.2梯度计算-11
5.3非极大值抑制-12
5.4计算高低阈值-12
5.5滞后阈值-12
5.6本章小结-12
6球柱的识别-14
7实验结果-15
结 论-16
参 考 文 献-17
附录A 软件著作权专利证书-19
致 谢-20
