【摘 要】
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该论文主要从事联合变换相关器(JTC)光电混合处理系统在机器人视觉中的应用研究,论文内容包括理论研究和实验研究两方面. 理论研究主要进行了以下研究工作: 分析了光电混合处
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该论文主要从事联合变换相关器(JTC)光电混合处理系统在机器人视觉中的应用研究,论文内容包括理论研究和实验研究两方面. 理论研究主要进行了以下研究工作: 分析了光电混合处理系统应用于机器人视觉识别的可行性和研究意义,评述了光电混合处理系统在光学模式识别和机器人视觉识别领域中的研究现状.提出将JTC系统在机器人视觉识别中的应用划分为硬件实现、预处理、二值图像识别、灰度图像识别、三维物体识别五个研究层次,分析综述了与各类研究层次相关的经典预处理JTC、形态学JTC和三维JTC的代表性算法及JTC硬件结构,以此作为机器人视觉识别光电混合处理系统的研究基础. 按照机器人视觉的习惯,划分了JTC光电混合处理系统的视觉层次,构建了基于基本形状的多级仿真目标以模拟难易不同的机器人视觉目标.机器人视觉预处理由于计算速度原因大都采用空间域方法,较少采用频率域方法.由于JTC光电混合处理系统采用光计算获得基于频率域的输入面功率谱,从而解决了机器人视觉采用电子计算获得频率域功率谱计算量大的瓶颈问题,为进一步频率域预处理提供了可能.根据机器人视觉目标难易程度不同,采用机器人视觉空域法预处理与JTC相结合解决二值图像本身或其边缘图像存在显著区别的基本形状识别问题,采用机器人视觉频域法预处理与JTC相结合解决二值图像本身或其边缘图像相类似的人脸识别问题,取得了明显效果,并给出了计算机模拟结果.
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