一种基于OpenCV的乒乓球分类捡球机器人的设计与实现.pdf

本文主要介绍了基于OpenCV的乒乓球分类捡球机器人的设计与实现。OpenCV是一种开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了许多常用的图像处理、视频处理和计算机视觉算法。ARM是一种微处理器架构，广泛应用于各种嵌入式系统中。STM32F4是ARM公司的一款高性能的32位微控制器，具有丰富的外设接口和强大的处理能力。树莓派是一款小型的单板计算机，其上搭载了Linux操作系统，可以运行各种软件，包括OpenCV。 该机器人系统主要包括图像识别系统和控制系统。图像识别系统基于树莓派，运行OpenCV算法，通过摄像头采集环境信息，识别乒乓球的位置和颜色信息，并通过串口通信的方式发送给STM32F4主控制器。控制系统基于STM32F4单片机，根据接收到的位置和颜色信息，控制机器人运动和捡球，并对捡到的球进行分类存放。 系统的硬件设计主要包括捡球装置和运动控制两部分。捡球装置由两级并联的毛刷滚轮、直流减速电机、减速器、编码器和联轴器组成。运动部分采用四轮驱动式结构，包括直流减速电机、减速器、编码器、联轴器和橡胶轮胎。驱动器采用东芝公司生产的直流电机驱动器TB6612FNG，其使用MOSFET的H桥结构，可同时驱动两电机，并支持PWM调速方式。 机器人的避障系统包括人体红外传感器和超声波距离传感器，实时监测周围障碍物以及运动方向是否有人存在。如果探测到人或障碍物，系统会根据传感器数据和设定算法自动选择一条最优的无障碍通道。 系统软件设计主要包括OpenCV图像识别和控制部分。OpenCV图像识别基于Linux平台，开发环境为Python3。图像识别程序启动后，通过摄像头采集数据，经过滤波、灰度化、圆形检测和颜色识别等处理方式，精确识别乒乓球，并将位置及颜色信息以串口通信的方式发送给控制器。控制部分基于Windows平台，开发环境为MDK。控制器STM32F4接收到位置及颜色信息后，控制捡球系统开始工作，并输出PWM信号控制分类系统调整对应颜色的仓门。同时，控制运动系统向目标乒乓球做趋近运动。整个运动过程中，避障系统实时监测周围障碍物的数据，超过警戒值立即执行避障程序，直到完成目标球的收集。 该机器人的设计和实现，不仅解决了乒乓球爱好者在训练后捡球和分类的麻烦，提高了训练效率，也为我们展示了计算机视觉和嵌入式系统在智能机器人领域的应用前景。通过学习和理解该机器人的设计和实现过程，我们可以深入理解OpenCV和ARM等技术在智能机器人设计中的应用，并对如何实现机器人的运动控制、图像识别和智能避障有了更深入的认识。