物体智能识别技术是人工智能方面极为重要的研究内容,也是现代化智能搬运系统中的重要组成部分,对此本项目基于"语音识别、机器视觉以及无线传感器技术",提出了一种"基于OpenCV的智能语音识别分拣机器人"研究方案。包括利用无线zigbee传输模块、语音指令操控系统取代传统接触式操作,利用视觉识别、定位技术和机械手装置来分拣和搬运具有不同颜色等特征的目标物。
【基于OpenCV的智能语音识别分拣机器人】项目结合了语音识别、机器视觉以及无线传感器技术，旨在构建一个能够在电商物流、医药、食品等领域自动分拣搬运物体的智能机器人。OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉库，用于实现物体识别、定位等功能。本项目中，OpenCV作为核心工具，负责处理从单目或双目摄像头获取的图像数据。
在系统环境设置上，项目采用树莓派作为处理系统，配备高性能的BCM2837处理器，利用Python语言进行编程，因为Python具有丰富的库支持和良好的可移植性。树莓派能够驱动OpenCV库，实现对物体的识别和定位，并具备与其他控制器件融合的能力。
【语音指令操控部分】主要由无线话筒获取语音指令，通过内置语音识别引擎的离线式语音识别模块进行处理。这个模块具有快速的识别速度，可以识别2000句以上的词条，识别距离达到5米，足以满足实际应用需求。当环境噪音大或操作人员远离机器人时，可以借助无线耳麦传递语音指令，确保人机交互的准确性和效率。
【目标物识别部分】采用了双目视觉和单目视觉两种方案。双目立体视觉通过两台相机从不同角度获取物体图像，通过计算视差确定物体的三维位置。这种方法需要对相机参数进行标定，获取内参数和镜头畸变系数，以及在特定角度下的立体参数。而单目视觉则相对简单，主要用于定位和识别具有特定颜色或其他特征的目标物体。
【系统总体设计】包括麦克风传感器获取语音信号，主控芯片（例如STM32）处理这些信息，转化为执行指令。摄像头用于捕捉图像，通过OpenCV的图像处理算法（如多阶高斯滤波、Canny边缘检测和阈值面积法去噪声）进行预处理，然后与语音指令匹配，引导机械臂精确抓取目标物体。Zigbee无线通信技术用于实现主控芯片和副控芯片之间的信息交换，确保整个系统的协调运作。
这个基于OpenCV的智能语音识别分拣机器人项目创新地结合了语音识别、机器视觉和无线通信技术，实现了对物体的高效识别和精确分拣，为自动化物流系统提供了新的解决方案，具有广阔的应用前景。
