自动导引车(AGV)是柔性制造系统有代表性的装备,它可组合到任意一种制造系统中。随着科技技术的进步,无人运输系统正经历着一场变革,未来的AGV系统将会应用到一切制造场所,并有向其它领域发展的趋势,其使用方式也会与过去截然不同。本文结合AGV未来发展趋势与中国国情,设计制造了JLUIV-3C小型视觉导引AGV,并采用了白炽灯作为CCD照明光源,在大大降低成本的同时也增加了识别难度。图像处理技术是视觉导引AGV技术的关键。本文针对JLUIV-3C视觉导引AGV,研究了其在普通光照条件下视觉导引图像处理技术。论文的研究内容主要包括以下几个方面:1.普通光源下的图像预处理:主要针对普通光源带来的光照不均进行预处理,包括亮斑去除和整幅图像均匀化两个步骤,这两种方法均采用了基于Gamma原理的补偿方式,同时也为标示线的识别提供了必要的准备。2.标示线的识别:本文采用了Hough变换与改进切刀法结合的方式确定直线导航标示线,并对图像进行了动态阈值分割、边缘增强、野点剔除等处理。3.数字工位的识别:数字工位采用彩色LED数字设计,本文利用HSV空间与灰度空间相结合的方法提取数字工位,并利用区域生长和孤立点去除对数字工位进行了处理,最后采用模板法和基于旋转不变性的LED数字识别法确定了数字工位。4.视觉导航试验:经过大量试验,验证了在普通光源下多种背景模板上直线导航标示线识别方法的适应性和可靠性,以及在该光照情况下数字工位识别的准确性,试验数据和试验图片分析表明本文研究的图像处理技术达到了预定的研究目标。