近年来随着传感与智能控制技术的不断发展，机器人已经从工业应用的领域走进了我们的生活。竞赛机器人和娱乐机器人作为机器人融入我们生活的先遣部队，已经成为国际上一个热门的研究课题。机器视觉作为机器人智能化的一个重要环节，得到了国内外机器人研究者们的广泛重视，利用视觉传感器获得的信息来控制机器人的行为是当今机器人研究的一种趋势。由此我们受广东东莞科技馆所托，以拼图机器人为平台，开发了一个适合拼图机器人特点与工作环境的视觉识别系统。机器人的视觉识别系统利用采集的图像，进行图像分析处理、特征提取以及智能识别，实现对图像中25块打乱拼图模块的识别，然后把识别结果传输给机器人控制器，控制机器人完成拼图工作。 本文主要的研究内容与研究成果如下： 1．设计了一种适用于拼图机器人视觉识别系统的光源。由于要 识别25块拼图，所以在图像采集过程中要求打在每块拼图上的光线尽量均匀，否则在光线不均匀下取得的图像将一定程度上影响识别的准确性。为了使得拼图块表面光照的均匀，最大程度降低光照不均匀对识别的影响，本文设计了一种由多个点光源转化成一个面光源的光源系统。 2．设计了一种适应光线变化的自动阈值分割方法。由于拼图机 器人是一种娱乐机器人，需要放置在开放的环境下与人类比赛拼图，供人们参观，所以光线变化对系统稳定性的扰动是一个不可避免的问题。众所周知，在不同光线下的灰度图像会有差别，从而影响图像分割的阈值选择。在拼图的识别过程中，图像的分割是一个重要的环节，直接影响拼图的特征提取。为了提高图像分割的质量，本文设计了一种在不同光线强度下系统自动选择分割阈值的方法。 3．设计了一种对图像中多块拼图逐个分割和特征提取的算法。要提取每块拼图的特征，就要在图像中将每块拼图分割出来。由于拼图颜色是没有规律，而且要利用一幅图像对25个对象进行分割，实验证明利用经典的色块提取和边缘检测等算法不是有效的方法。所以本文提出了一种基于轮廓跟踪的拼图分割算法。 4．设计了一种有效的去噪声方法。具有一定厚度的拼图块在光线照射下产生的阴影在图像就表现为噪声。由于有些阴影面积相对其它噪声比较大，无法利用经典滤波的方法滤去，所以本文采取了一种计算连通域面积的方法判断噪声，并且在文中给出实验结果来证明这种方法的可行性。 5. 利用图像几何变化和双线性插值相结合的算法旋转拼图，然后计算完全转正拼图块所需的角度。 拼图完全转正需要的角度就是拼图的姿态信息，由于当拼图转正后还会有朝上、朝下、朝左、朝右四种姿态，必须将其完全转正。所以本文采用了将拼图模块先转正，然后从四个不同的方向匹配，来判断这四种姿态的方法，实现拼图模块完全转正。 6．改进了模板匹配的算法。在拼图的识别中，拼图号的识别是拼图机器人视觉识别系统中最关键的技术之一，要求达到99.9％以上的识别准确率，否则完成的拼图将是杂乱无章的。本文在经典模板匹配算法的基础上作了一些改进，建立了一个全局匹配的矩阵，用全局匹配的判决标准来识别拼图号，从而使得识别准确率达到99.9％以上，随后文中对识别系统进行了鲁棒性分析。 7．计算机仿真拼图结果。在拼图识别结束后，设计了一段计算机仿真拼图的程序，本文将给出仿真结果，直观与客观的验证拼图识别的准确性。 8. 设计了数据通讯协议与机器人控制的方法。识别完成后需要将识别数据传递给机器人控制器用于控制机器人运动以及拿起放下拼图块。本文设计了一套计算机与机器人控制器间的通讯协议；然后通过控制气泵所产生的负压，利用吸盘将拼图吸起和放下。 综上所述，本文设计了一个适合拼图机器人特点与工作环境的有效的、鲁棒的视觉识别系统。其中包括视觉系统中的硬件设计、软件与算法设计，最后系统集成。研究着眼于将来的发展，对今后的研究工作具有重要的指导意义。