基于图像识别的伺服控制系统研究

论文摘要

本文以自主研发的伺服控制器为基础,构建了一套基于“PC+DSP”开放式结构的实验平台,用于进行图像跟踪的研究。完成了在实验室环境下对目标的跟踪,并通过控制执行机构使目标始终处于视场中心。本文主要内容包括图像的跟踪算法研究和伺服控制算法实现。针对视频中存在单个运动物体情况,提出了一种基于彩色直方图的改进算法:改进了直方图统计方法,然后与序贯相似性检测算法结合进行匹配;并采用双模板自适应更新模板。视频中存在多个运动物体情况下,利用CamShift算法和Kalman滤波结合的方法进行跟踪。在跟踪过程中,使用Kalman滤波对目标状态进行估计,缩小了模式匹配的搜索范围,提高了跟踪目标的速度和抗干扰能力。虽然目前存在许多新型控制算法,但是因为PID控制算法简单、鲁棒性好及可靠性高的优点,被广泛地应用于过程运动控制中,因此本文采用了PID控制算法。在伺服控制算法研究部分,主要研究了专家PID控制算法。它可以抑制动态误差,使系统具有良好的动态响应。通过实验,验证了此伺服控制系统的可行性。在研究上述算法的基础上,利用伺服控制器、PC机、摄像头和直流伺服电机建立了图像跟踪系统。利用Visual C++语言实现了人机界面研发并完成了图像跟踪算法;利用嵌入式C语言实现了执行机构位置同步功能;利用同步串行通信设备接口,即SCI（Serial Communication Interface）,使PC和DSP相互协作,完成目标的动态跟踪。通过整体性能调试,表明本系统具有较好的准确性和实时性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 论文的背景及意义
• 1.2 研究现状及发展趋势
• 1.2.1 目标识别和跟踪的分类
• 1.2.2 研究现状及发展趋势
• 1.3 系统的伺服控制器
• 1.4 本文的研究内容和结构
• 1.4.1 主要研究内容
• 1.4.2 本文的结构安排
• 第二章 基于图像识别的伺服控制系统简介
• 2.1 系统的控制方案和结构
• 2.1.1 “PC+DSP”模式
• 2.1.2 系统的原理和结构
• 2.2 上位机操作软件介绍
• 2.3 伺服控制系统介绍
• 2.3.1 伺服控制系统组成和原理
• 2.3.2 相关部件选择
• 2.3.3 典型电路
• 2.4 串口通讯设计
• 2.4.1 利用MSComm 控件对串口进行控制
• 2.4.2 上位机系统中的串口通讯
• 2.4.3 下位机系统中的串口通讯
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于直方图模式的目标跟踪
• 3.1 彩色直方图
• 3.1.1 彩色图像的表示空间
• 3.1.2 彩色直方图
• 3.2 图像匹配算法
• 3.2.1 模板匹配
• 3.2.2 序贯相似性检测算法SSDA
• 3.3 基于彩色直方图的改进匹配算法
• 3.4 单运动目标跟踪
• 3.5 实验效果
• 3.6 本章小结
• 第四章 多运动目标跟踪
• 4.1 引言
• 4.2 颜色空间
• 4.2.1 颜色空间的分类
• 4.2.2 颜色空间简介和转换
• 4.2.3 反向投影直方图
• 4.3 Mean Shift 算法
• 4.3.1 算法原理
• 4.3.2 算法实现步骤
• 4.4 CamShift 算法
• 4.4.1 算法原理
• 4.4.2 算法实现步骤
• 4.5 目标运动的估计
• 4.5.1 Kalman 滤波器简介
• 4.5.2 Kalman 滤波方法分析
• 4.6 基于Kalman 滤波的CamShift 跟踪方法
• 4.7 实验结果
• 4.8 本章小结
• 第五章 伺服控制系统的算法研究及实现
• 5.1 伺服控制系统结构
• 5.2 控制算法的设计
• 5.2.1 PID 控制算法
• 5.2.2 专家PID 控制算法
• 5.3 软件设计
• 5.3.1 软件开发环境
• 5.3.2 嵌入式软件开发包
• 5.3.3 伺服控制程序流程
• 5.4 伺服控制系统实验
• 5.5 本章小结
• 第六章 系统综合实验
• 6.1 实验系统
• 6.2 摄像头角位移参数计算
• 6.3 综合实验
• 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文