基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计
基于机器视觉技术的智能机器人控制系统
基于机器视觉技术的智能机器人控制系统一、机器视觉技术简介随着科技的不断发展，机器视觉技术在现代生产、制造、服务领域中得到了越来越广泛的应用。
机器视觉技术是一种用计算机模拟和实现人眼视觉分析和处理图像的方法和技术。
它包括图像采集、图像处理、特征提取和目标识别等过程，并有着广泛的应用领域，如医疗、智能制造、检测、安防等。
二、智能机器人控制系统智能机器人控制系统是一种基于机器视觉技术的智能控制系统，它通过对机器人进行图像采集、图像处理、目标识别和轨迹规划等处理，实现对机器人运动的智能控制。
智能机器人控制系统广泛应用于生产、制造、服务领域，可以提高产品质量、生产效率、降低劳动强度，成为现代化生产制造业的核心技术之一。
三、智能机器人控制系统的组成智能机器人控制系统由机器人、图像传感器、处理器和执行器等组成。
其中，图像传感器用来采集机器人周围环境的图像，处理器负责对图像进行处理、特征提取和目标识别，执行器则用来实现对机器人运动的控制，从而实现智能机器人的运动控制。
四、智能机器人控制系统的应用智能机器人控制系统广泛应用于生产、制造、服务领域。
在生产制造业中，智能机器人控制系统可以实现自动化生产线的控制，提高生产效率和产品质量；在服务领域中，智能机器人控制系统可以实现智能导航、安全监控、家庭服务等多种应用。
五、智能机器人控制系统的挑战智能机器人控制系统在实际应用过程中面临着一些挑战和难题。
其中，人工智能算法及其优化是一个重要的挑战，如何通过机器学习、深度学习等算法来提高机器人的运动能力和智能水平；同时，硬件性能和自动化技术的发展也是智能机器人控制系统面临的挑战，如何在硬件性能和自动化技术的发展方面实现智能机器人的全面升级和更新。
六、结论总之，基于机器视觉技术的智能机器人控制系统是当今科技发展的重要领域。
智能机器人控制系统的优化升级，将为提高生产制造业和服务领域的效率和质量做出重要的贡献。
同时，智能机器人控制系统在面对一些挑战和难题时，也需要通过不断的研究和创新来完善和提高自身的性能和智能水平，以满足不断发展的生产制造业和服务领域的需求。
基于机器视觉的智能指挥系统设计
基于机器视觉的智能指挥系统设计随着科技的发展，机器视觉正在成为智能化领域中备受关注的话题。
而基于机器视觉的智能指挥系统设计，则更是体现了技术的高度发展和人工智能的智能化发展进程。
本文将就基于机器视觉的智能指挥系统的设计进行探讨，从理论、技术和实际应用层面对基于机器视觉的智能指挥系统设计进行讨论。
一、基于机器视觉的智能指挥系统设计的基本原理机器视觉是一种最基本的人工智能技术，是一种利用计算机去模仿人类视力的过程。
机器视觉的指令来自上层控制系统，其处理结果也反馈至上层控制系统。
基于机器视觉的智能指挥系统设计是将这种技术与智能化系统相结合，使其能够自动处理数据，准确理解人类语言，并将数据直观地呈现给用户，达到最佳信息化处理。
二、基于机器视觉的智能指挥系统设计技术基于机器视觉的智能指挥系统设计技术主要包括计算机视觉、模式识别和机器人。
1.计算机视觉计算机视觉是计算机科学和机器视觉的一个分支，主要研究如何使计算机理解和解释数字图像中的信息。
计算机视觉通过对图像、视频和数字图像进行处理和分析，可以实现智能化系统自动化处理和检测。
2.模式识别模式识别是从一系列数据中寻找指定模式的技术。
它可以自动识别和分类图像、视频、声音或文本等形式的数据。
利用的是人工智能方法，如机器学习和人工神经网络等。
3.机器人机器人是一种能够自动完成任务的可编程机器，可以替代或辅助人类完成一些重复性低效的工作。
在智能指挥系统中，机器人可以通过计算机视觉和模式识别技术完成自主导航和自主操作任务。
三、基于机器视觉的智能指挥系统在实际应用中的优势1. 提高工作效率智能指挥系统可以自动地完成指挥任务，大大提高了工作效率，减少了疲劳和错误率，增强了工作效率。
2. 准确性更高基于机器视觉的智能指挥系统设计可以精确地检测、区分、识别和诊断不同状态和对象，准确性更高，并且可以无休止地执行任务，增加了工作的可靠性。
3. 能够适应多种场景智能指挥系统设计可以适应不同环境和场景，并且可以完成多种任务，如字面文字、口语指挥、机器人协作等。
基于机器视觉的智能自主导航系统设计
基于机器视觉的智能自主导航系统设计智能自主导航系统是指能够通过机器视觉技术进行感知和识别环境，并能自主规划路径、避障、定位和导航的系统。
这种系统在无人驾驶车辆、机器人导航、无人机等领域具有广泛的应用前景。
本文将基于机器视觉的智能自主导航系统进行设计，并探讨其关键技术和未来发展方向。
首先，基于机器视觉的智能自主导航系统需要具备环境感知能力。
系统通过使用视觉传感器，如摄像头或激光雷达，获取周围环境的图像或点云数据。
然后，利用计算机视觉算法对这些数据进行处理和分析，识别和提取出环境中的目标物体、道路、交通标志等信息。
这些信息将为系统规划路径和做出决策提供基础。
其次，导航系统需要具备路径规划和决策能力。
基于机器视觉的导航系统可以利用收集到的环境信息，通过路径规划算法找出一条符合导航要求的最佳路径。
路径规划算法可以基于图搜索、遗传算法等方法，考虑到路径的长度、安全性和效率等因素。
同时，系统还需要根据环境的动态变化，实时调整路径规划和做出决策，确保导航的稳定性和准确性。
在路径规划和决策的基础上，智能自主导航系统需要具备自主避障的能力。
当遇到障碍物时，系统需要能够迅速识别出障碍物并采取相应的避障策略。
通过机器视觉技术，系统可以识别并判断障碍物的大小、形状和位置，从而选择合适的避障路径或做出规避动作。
同时，系统还需考虑避障策略的安全性和效率，以确保导航过程的顺利进行。
除了环境感知、路径规划和避障能力，导航系统还需要具备精确定位的能力。
在实际应用场景中，精确定位是非常重要的，对于导航系统来说是必不可少的。
一种常用的定位方法是基于视觉里程计技术，通过不断更新相机位置和姿态信息，对机器的当前位置进行估计。
此外，还可以结合其他传感器，如惯性测量装置（IMU）或全球定位系统（GPS），以提高定位的准确性和稳定性。
目前，基于机器视觉的智能自主导航系统仍面临一些挑战和待解决的问题。
首先，环境感知的准确性和鲁棒性仍存在提高的空间。
基于机器视觉的工业机器人视觉导航系统设计
基于机器视觉的工业机器人视觉导航系统设计工业机器人视觉导航系统设计是基于机器视觉技术的一项重要应用。
工业机器人在自动化生产中的应用越来越广泛，而视觉导航系统可以使机器人更加智能化和灵活化。
本文将从视觉导航系统的原理、设计方案以及应用案例等方面进行详细介绍。
视觉导航系统的原理基于机器视觉技术，它可以通过摄像头或其他视觉传感器获取现场图像信息，并通过计算机图像处理技术对图像进行分析和理解，从而完成目标识别、路径规划和导航等任务。
其中，目标识别是视觉导航系统的核心功能，它可以识别工业场景中的各种目标物体，如工件、机器人、障碍物等。
路径规划是为机器人提供最优路径，使其能够避开障碍物，准确到达目标位置。
导航功能则是将路径规划结果转化为机器人的运动指令，控制机器人完成移动任务。
在设计视觉导航系统时，首先需要选择合适的硬件设备。
摄像头是最常用的视觉传感器之一，可以采集高质量的图像数据。
此外，还可以使用激光雷达等其他传感器进行辅助，提高系统的精确度和可靠性。
其次，需要进行图像处理和计算机视觉算法的开发。
图像处理技术可以对获取的图像进行去噪、滤波和增强等预处理操作，以提高目标识别的准确率。
计算机视觉算法则是针对不同的应用场景，采用相应的算法进行目标识别、路径规划和导航等功能的实现。
视觉导航系统在工业领域具有广泛的应用前景。
首先，它可以帮助工业机器人实现高精度的目标识别和定位，从而提高生产效率和产品质量。
例如，在零件装配过程中，视觉导航系统可以帮助机器人准确抓取和放置零件，避免误差和浪费。
其次，它可以实现灵活的路径规划和导航，适应不同的生产场景和需求变化。
例如，在仓储物流中，视觉导航系统可以帮助机器人自主规划路径，快速准确地将货物从仓库取出并送到指定位置。
此外，视觉导航系统还可以应用于安全监控、智能制造等领域，在提高生产效率的同时保证生产环境的安全性和可持续发展。
在实际应用中，视觉导航系统还需要解决一些挑战和问题。
基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统设计
基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统设计机器视觉在机器人技术领域中发挥着重要的作用。
通过借助机器视觉技术，机器人能够感知环境、识别物体并进行自动定位与导航。
本文将探讨基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统的设计。
一、引言随着人工智能和机器人技术的快速发展，机器人在日常生活中的应用变得越来越普遍。
而机器人的自动定位与导航是实现机器人智能化和自主性的关键技术之一。
机器视觉作为机器人感知环境的重要手段，为机器人自动定位与导航提供了可行的解决方案。
二、机器视觉技术在自动定位与导航中的应用机器视觉技术可以通过获取环境中的图像信息，从而实现机器人的自动定位与导航。
1. 物体识别与定位机器视觉可以通过对环境中的物体进行识别和定位，帮助机器人准确感知环境。
通过对物体进行特征提取和匹配，机器人可以确定自身相对于物体的位置，实现精确的定位。
2. 地标识别与导航地标的识别与导航对于机器人的定位与导航非常重要。
机器视觉可以通过识别地标和环境特征点，为机器人提供导航的参考。
这些地标可以是人为设置的标志物，也可以是环境中的固定特征点，比如墙壁、柱子等。
3. 路径规划与避障机器视觉技术还可以用于机器人的路径规划和避障。
通过对环境中障碍物的检测和分析，机器人可以选择合适的路径，并避免与障碍物碰撞。
这种能力对于机器人在复杂环境中的导航非常关键。
三、基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统设计1. 硬件设计基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统需要搭载相应的硬件设备。
首先，机器人需要安装高分辨率的摄像头，用于采集环境中的图像数据。
其次，需要将摄像头与处理器或控制器相连，实现图像数据的传输和处理。
最后，还需要搭配合适的传感器，如激光雷达或超声波传感器，用于辅助机器人的实时定位与障碍物检测。
2. 软件设计机器视觉算法在实现机器人自动定位与导航中起到关键作用。
软件设计包括以下几个方面：(1) 物体识别与定位算法：设计合适的算法，实现对环境中物体的识别和定位。
基于机器视觉的智能工业机器人控制系统
基于机器视觉的智能工业机器人控制系统智能工业机器人控制系统的发展日新月异，其中一项重要的技术就是基于机器视觉的控制系统。
机器视觉是指通过模拟人类视觉系统的方式，利用相机和图像处理技术，使机器能够感知和理解图像信息。
在智能工业机器人中，机器视觉的应用广泛，能够帮助机器人实现精确定位、检测和识别目标物体等功能，提升其运动和操作的精确度。
基于机器视觉的智能工业机器人控制系统主要包括图像采集、图像处理和机器控制三个主要模块。
首先，图像采集模块是系统的输入部分，通过相机或传感器收集环境中物体的图像信息。
随后，图像处理模块对采集到的图像进行处理，包括图像滤波、分割、特征提取等，以便得到目标物体的信息。
最后，机器控制模块根据处理后的图像信息，对机器人进行精确定位、运动规划和操作控制，以实现自动化生产。
在智能工业机器人中，基于机器视觉的控制系统具有以下几个特点。
首先，它能够实现对目标物体的自动检测和识别，无需人工干预，提高了生产效率和准确性。
例如，在装配线上，机器视觉可以帮助机器人自动识别产品型号，并确定正确的装配方式。
其次，基于机器视觉的控制系统具有良好的适应性和泛化能力，能够处理不同尺寸、形状和颜色的目标物体，适应生产环境中的多样性。
再次，机器视觉的快速响应时间和高精度使得机器人能够实时跟踪并对物体进行精确定位和运动规划，提高了机器人的操作效率和安全性。
最后，基于机器视觉的控制系统具有较低的成本和易于维护的特点，无需使用复杂的传感器和额外的硬件设备，可以在现有系统上进行简单的改造。
在实际应用中，基于机器视觉的智能工业机器人控制系统有着广泛的应用前景。
首先，它可以应用于自动化装配线上，实现产品识别和装配操作的自动化。
例如，在汽车制造业中，机器视觉可以帮助机器人自动识别零部件并完成组装工作，提高生产效率和产品质量。
其次，基于机器视觉的控制系统可以应用于物流和仓储领域，对货物进行自动识别和分拣。
例如，在电商行业中，机器视觉可以帮助机器人自动识别商品并将其放置到相应的仓位，提高了仓储的效率和准确性。
基于计算机视觉的智能导览系统设计与实践
基于计算机视觉的智能导览系统设计与实践一、引言随着科技的不断发展和进步，计算机视觉技术在各个领域发挥着重要作用。
智能导览系统作为其中的一个应用，以其便捷、高效的特点受到越来越多人的关注。
本文将探讨基于计算机视觉的智能导览系统的设计与实践。
二、系统设计1. 概述基于计算机视觉的智能导览系统是利用摄像头、图像处理算法和位置定位技术等技术手段实现的一种智能导航系统。
它能够通过分析输入的图像信息，精确定位用户位置，并给出相应的导航指引。
2. 系统组成（1）摄像头：系统通过摄像头获取用户所处环境的图像信息。
（2）图像处理算法：利用图像处理算法对输入的图像信息进行分析和处理，提取出关键信息。
（3）位置定位技术：通过位置定位技术获取用户的精确位置信息。
（4）导航引擎：利用导航引擎基于用户位置信息和目标位置信息给出导航指引。
（5）用户界面：为用户提供友好的界面，实现与用户的交互和指导。
3. 系统原理（1）图像处理：系统通过图像处理算法对输入的图像信息进行处理，提取出特征点、边缘等关键信息，用于定位和导航。
（2）位置定位：结合摄像头图像信息和位置定位技术，系统能够准确计算用户所在位置，提供精准导航。
（3）导航引擎：基于用户当前位置和目标位置，导航引擎根据最优路径规划算法，给出最佳的导航指引。
三、系统实践1. 数据采集为了保证系统的有效性和准确性，首先需要采集大量的图像数据，并进行标注和处理。
这些数据将用于训练图像处理算法和优化系统性能。
2. 算法优化在实际应用中，图像处理算法的优化是非常重要的一步。
通过不断改进算法的准确性和实时性，提高系统对用户位置的识别准确度。
3. 用户体验改进智能导览系统的用户体验是评估其优劣的重要指标之一。
通过用户反馈和实际测试，对系统进行改进和调整，提升用户体验，满足用户需求。
四、应用前景与挑战1. 应用前景基于计算机视觉的智能导览系统在旅游、商业、交通等领域都有着广阔的应用前景。
它能够为用户提供准确的导航指引，为用户带来更便利的出行体验。
基于机器视觉的智能机器人导航与定位系统设计
基于机器视觉的智能机器人导航与定位系统设计智能机器人导航与定位系统的设计在近年来得到了广泛的关注与研究。
随着机器视觉和人工智能技术的快速发展，智能机器人导航与定位系统在工业、军事、医疗等领域的应用前景逐渐展现。
本文将围绕基于机器视觉的智能机器人导航与定位系统的设计展开讨论，并提出一种基于深度学习算法的导航与定位系统设计方案。
首先，我们来介绍一下基于机器视觉的智能机器人导航与定位系统的基本原理。
该系统通常由相机、传感器、高性能计算单元和算法等组成。
机器人通过摄像头获取环境图像，利用图像处理和分析技术，提取环境中的特征信息，如边缘、颜色、纹理等。
然后，通过比对提取到的特征与预先建立的地图模型进行匹配，得到机器人在空间中的位置和姿态信息。
最后，根据位置和姿态信息，机器人通过规划算法进行路径规划，实现目标位置的导航。
基于深度学习算法的智能机器人导航与定位系统设计是当前研究的热点。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过对大量数据的学习和训练，可以实现对复杂环境中的特征提取和模式识别。
在机器人导航与定位系统中，基于深度学习的算法可以有效地处理图像数据，提高导航与定位的准确性和可靠性。
在设计基于深度学习算法的导航与定位系统时，首先需要搭建一个合适的神经网络模型。
常用的网络模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度置信网络（DBN）等。
这些网络模型在图像分类、目标检测和目标识别等任务中均取得了良好的效果。
通过对环境图像进行训练，神经网络可以学习到环境中的特征信息，从而实现对机器人位置和姿态的准确估计。
其次，在建立神经网络模型的基础上，需要进行数据集的收集和标注。
数据集的质量对于深度学习算法的性能具有重要的影响。
通常情况下，需要收集包含不同环境、不同场景和不同光照条件的图像数据，并进行必要的标注工作，如位置标注和姿态标注。
通过充分的数据集，可以提高算法的鲁棒性和泛化能力。
然后，需要进行训练和优化过程。
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1引言移动机器人是机器人学一个重要分支，且随着相关技术的迅速发展，它正向着智能化和多样化方向发展，应用广泛，
几乎渗透所有领域[1]。于春和[2]采用激光雷达的方式检测道路边界，效果较好，但干扰信号很强时，就会影响检测效果。付梦印[3]等提出以踢脚线为参考目标的导航方法，可提高视觉导航的实时性。
这里采用视觉导航方式，机器人在基于结构化道路的环境下实现道路跟踪，目标点的停靠，以及导游解说，并取得较好的效果。
2导览机器人简介导览机器人用在大型展览馆、博物馆或其他会展中心，
引导参访者沿着固定路线参访，向参访者解说以及进行简单对话。因此导览机器人必须具有自主导航、路径规划、智能避障、目标点的停靠与定位、语音解说以及能与参访者进行简单对话等功能，并具有对外界环境快速反应和自适应能力。
基于层次结构，导览机器人可分为：人工智能层、控制协调层和运动执行层。其中人工智能层主要利用CCD摄像头规划和自主导航机器人的路径，控制层协调完成多传感信息的融合，而运动执行层完成机器人行走。图1为智能导览机器人的总体结构框图[4]。
3导览机器人硬件设计3.1人工智能层硬件实现考虑到移动机器人控制系统要求处理速度快、方便外围设备扩展、体积和质量小等要求，因此上位机选用PC104系统，其软件用C语言编程。采用USB摄像头，采集机器人前方的视觉信息，为机器人视觉导航，路径规划提供依据。外设麦克和扬声器，当机器人到达目标点后，进行导览解说。
3.1.1控制协调层的硬件实现机器人传感器的选取应取决于机器人的工作需要和应
基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计张伟，鲁守银，谭林（山东建筑大学信息与电气工程学院，山东济南250101）摘要:在研究机器视觉的移动机器人导航技术的基础上，基于层次结构，简单介绍导览机器人控制系统的总体方案及软硬件设计。采用图像处理中的边缘检测和模板匹配方式进行机器人的视觉导航，使机器人在结构化道路环境下能够自动躲避障碍物，停靠到目标点，并能向参访者导览解说，最后验证了该系统的有效性和优越性。
关键词:导览机器人；视觉导航；模板匹配；系统设计中图分类号:TP242.6
+2文献标识码:A文件编号:1674-6236（2009）09-0106-03
Designofintelligenttourguiderobotcontrolsystembasedonmachinevision
ZHANGWei，LUShou-yin，TANLin（SchoolofInformationandElectricEngineering，ShandongJianzhuUniversity，Ji’nan250101，China）
Abstract:Onthebasisofresearchingmachinevisionofmobilerobotnavigation,thispaperintroducesthetotalsolutionandhardwareandsoftwaredesignoftourguiderobotcontrolsystembasedonhierarchicalstructure.Thesystemcarriesonvisionnavigationwiththestyleofedgedetectonandtemplatematchingamongtheimageprocessing.Thismethodmakestherobotcanavoidtheobstaclesautomaticallyandparkinthedestinationonthestructuredroad，andexplaintothevisi-tors.Finally,theeffectivenessandsuperiorityofthesystemdesignareverified.Keywords:tourguiderobot；visionnavigation；templatematching；systemdesign
收稿日期:2009-04-01稿件编号:200904002
作者简介:张伟（1984-），男，江苏泰州人，硕士研究生。研究方向：机器人视觉与图像处理。
图1智能导览机器人总体结构框图张伟，等基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计用特点。这里选用超声波传感器、红外传感器、电子罗盘及陀螺仪，采集机器人周围环境信息，为机器人避障、路径规划提供帮助。利用ARM处理平台，通过RS-485总线驱动电机，驱动机器人行走。导览机器人要求传感器精度稍高，重复性好，抗干扰能力强，稳定性和可靠性高。机器人在行进过程中必须能够准确获得其位置信息，数字罗盘可靠输出航向角，陀螺仪测量偏移并进行必要修正，以保证机器人行走的方向不偏离。采用超声波传感器和红外传感器相结合的方法获取前方障碍物信息。该系统设计选用6个超声波传感器和6个红外传感器。其中，正前方和正后方各1个，其余4个超声波传感器分别位于正前方和正后方的两边，夹角为45°，红外传感器分别安装在超声波传感器的正上方1~2cm处。超声波传感器主要通过测距实现避障，而红外传感器主要是用于补偿超声波传感器的盲区，判断近距离是否有障碍物。3.1.2运动执行层的硬件实现该智能导览机器人的执行机构采用直流伺服电机。这里选用三洋电机Super_L（24V/3.7A）额定输出功率为60W，最大空载转速为3000r/min，并带500线的光学码盘，使机器人完成相应动作。导览机器人采用闭环控制，通过光学码盘测量车轮速度的实际值并反馈给微控制器。基于实际转速与给定转速的差值，驱动器按一定的计算方法（如PID算法）调整相应电压，如此反复，直到达到给定转速。机器人调速采用FAULHABER公司的MCDC2805实现。它能实现速度同步性能，同时转矩波动最小，内置PI调节器能准确到达指定位置。当配备Super_L电机及集成编码器时，即使在转速非常低的情况下，也能达到0.180的定位控制精度。3.2导览机器人软件设计通过USB摄像头或其他摄像头采集导览机器人前方的视觉信息，通过图像处理算法处理视频，使机器人能够进行路径规划和自主导航。通过接收下层的多传感融合信息，能够实现近距离的避障，因此在遇到障碍物时进行报警。到达目标点后，能够语音解说，解说完后能与参访者进行简单对话。
4视觉导航视觉导航是移动机器人一种导航方式，并且基本视觉导航的研究是未来移动机器人导航的主要发展方向之一。该视觉子系统在整个系统中的作用是将摄像头采集周围环境的视觉信息进行图像理解，并根据图像处理算法控制机器人运动。所谓“图像理解”就是通过处理图像数据来获得对图像所反映的场景的理解，包括图像中含有哪些物体以及它们在图像中的位置。图像中蕴含丰富信息，只需从中提取出有用信息即可。因此，图像理解算法往往是根据具体目的而制定的，
有一定的适用条件和局限性。
4.1图像预处理原始图像为Logitech摄像头采集的一幅室内用蓝色标签制作的结构化道路图片，像素大小为320×240，首先将原始图像进行灰度变换，并通过选取合适的阈值进行二值化处理，
然后提取图像有用信息，通过形态学的膨胀腐蚀等操作提取前进方向。如图2所示。
图3为常见的边缘算子检测效果比较。从图3中可看出Canny和Sobel算子检测效果相对好些，其中Sobel算子对噪声具有平滑作用，能提供较为精确的边缘方向信息。这里采用Sobel算子进行检测，如图4所示。
图2原始图像及处理图像
图3边缘算子检测比较根据图4，系统通过hough变换检测两条直线的位置，测出图像的两条边缘线离两端的像素大小，再根据实际地面距离进行标定，便可获知机器人所在位置。4.2模板匹配算法模板匹配技术是图像目标识别技术中一个重要的研究方向，具有算法简单、计算量小以及识别率高等特点，目前在目标识别领域得到广泛应用。它是用一个较小的图像，将模板与源图像相比较，确定在源图像中是否存在与该模板相同或相似的区域，若该区域存在，可确定其位置并提取该区域。它常采用模板与源图像对应区域的误差平方和作为测度。
设f（x，y）为M×N的源图像，g（s，t）为S×T（S≤M，T≤N
）
的模板图像，则误差平方和测度定义为[5]：
D（x，y）=S-1s=0ΣT-1t=0Σ[f（x+s，y+t）-g（s，t）]2（1）
将式（1）展开可得：
D（x，y）=A-2B+C（2）
图4Sobel算子边缘检测图
－107－《电子设计工程》2009年第9期方便故障检查和排除。新设计的电控系统采用通用的元件，
成本降低，大大节省维修费用。该系统为车间的网络化管理及远程数据采集提供技术支持，具有很强的扩展功能。参考文献:[1]内蒙古昆明卷烟厂车间修理组用书.B1包装机组操作与维修手册（电气部分）[Z].[2]内蒙古昆明卷烟厂车间修理组用书.包装机B1设备及工艺[Z].[3]廖常初．PLC编程及应用[M].北京：机械工业出版社，2004.[4]李卓.基于现场总线技术的自动测控系统研究与开发[D].西安:西安交通大学，2001.
[5]王卫兵．可编程序控制器原理及应用[M]．2版.北京：机械工业出版社，2002.
[6]郭基凤，谢宋和.卷烟包装机PLC控制系统设计[J].自动化与仪器仪表，1998（6）：32-34.
[7]周明.现场总线控制[M].北京:中国电力出版社，2002.
当A为常数时，则可用2B相匹配，当D（x，y）取得最大值时，便认为模板与图像相匹配。通常假设A为常数时会产生误差，严重时将无法正确匹配，因此可用归一化互相关作为误差平方和测度，定义为：
R（x，y）=S-1s=0ΣT-1t=0Σg（s，t）f（x+s，y+t）A姨C姨（3）
在式（2）和式（3）中，A=
S-1s=0ΣT-1
t=0Σ[f（x+s，y+t）]2
，
B=S-1s=0ΣT-1t=0Σg（s，t）f（x+s，y+t），
C=S-1s=0ΣT-1t=0Σ[g（s，t）]2
。
4.3模板匹配改进算法但是按模板匹配算法求匹配计算工作量非常大，考虑到相关是卷积的一种特定形式以及Matlab计算功能的强大，采用FFT方法，在频域中计算后再进行逆变换即可求出。图像和定位模板图像旋转180°的傅里叶变换后作点乘运算，再求其逆FFT变换并返回空间域值也就相当于相关运算。在求取空间域值的最大值后，再根据最大值选取合适的阈值，便可确定目标点的位置。
实验中在模板匹配成功后，可将目标和背景颜色二值化，并用红色“十”字符号标记，不断更新数据信息。将停靠点设定在自己期望的像素位置（如图像的中心位置偏下），然后自动调整机器人位置，设计成如图5形式，可知机器人需要向右行驶。图6为视觉导航算法流程。
5实验结果与结论基于以上设计，对进行机器人运动控制和路径规划进行实验。实验分别采用Matlab语言进行图像仿真，能够自动选择合适的阈值分割，并得到较好的边缘检测，然而在实验中有时会因为光照强度或其他因素影响，在进行阈值分割时不