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1、河北大学2017届本科生毕业论文（设计） 装订线 本科生毕业论文（设计） 题目：基于迭代决策树彩色图像分割 算法的视觉伺服机器人设计 学 院 电子信息工程学院 学科门类 工学 专 业 自动化 学 号 2013442294 姓 名 张天阳 指导教师 郝雷 2017年5月25日基于迭代决策树彩色图像分割算法的视觉伺服机器人设计摘要本文提出了一种基于C4.5多变量决策树的彩色图像分割与目标定位的新算法，可完成对色图准确的识别定位。该算法利用多变量决策树对着色标记标记后的彩色图像的三个色道（RGB）进行有监督学习，创新性地将迭代学习与图像信息熵结合起来，使算法在学习迭代的同时抑制其过拟合程度；同时本文
2、中提出了结合图像复杂度的去干扰方法以获得收敛条件，并在此基础上本文设计了一种针对该算法求取目标中心的方法。研究并设计了一种串联型六轴伺服机器人，并结合本文建立的图像分割与目标定位算法开发了一个视觉机器人伺服系统。该系统首先是对机械结构实物进行数学建模，并构建了基于遗传算法的反解算法，而后该算法经Matlab 平台搭建的机器人模型调用，实现对六轴机器人的正解与反解运动控制仿真，最后在此基础上本文利用Arduino执行器搭建出了串联型六轴伺服机器人。该系统将摄像头采集的图像信息，经USB口送至Matlab 工作空间并进行前期处理，应用新算法实现分割、模式识别和中心点位置计算，通过反解算法计算出空间
3、坐标数据，该位置信息通过RTU通信传送至Arduino执行器，驱动六台伺服电机运动，控制机器人末端轴精确运动到待识别对象位置。而后在前文基础上对本文建立的迭代决策树图像分割算法与视觉伺服机器人系统进行了实验验证，经实验表明各关键技术达到了预期的效果。关键词：多变量决策树；彩色图像分割；视觉伺服；遗传算法；机器人建模Design of Vision Robot Based on The New Algorithm of Color Image Segmentation using Iterative Decision TreeABSTRACTIn this paper, a new color
4、image segmentation and target location algorithm based on C4.5 multivariate decision tree is proposed, which can locate and locate most color images accurately. The algorithm uses the multivariable decision tree to supervise the three colors dimension (RGB) of the color image after the color marker
5、method, and combine the iterative learning with the image information entropy to make the algorithm suppress the overfitting influence. At the same time, this paper proposes a method to reduce the convergence of the image complexity in order to obtain the convergence condition. On this basis, this p
6、aper proposes a method to find the target center for the algorithm.In this paper, a series of six-axis servo robot is designed, and a vision robot servo system is developed based on the image segmentation and target location algorithm. Firstly, the system builds A mathematical model of the mechanica
7、l structure, and constructs the inverse algorithm based on genetic algorithm. And then the algorithm is built on the Matlab platform to achieve the six-axis robot positive solution and anti-motion control simulation. Finally, on this basis, this paper uses the Arduino actuator to build a series-type
8、 six-axis servo robot. The system sends the image information collected by a camera through the USB port to the Matlab work space and pre-processes the image. It uses the new algorithm to achieve segmentation, pattern recognition and center point position calculation, and uses the inverse algorithm
9、to calculate the spatial coordinate data. The position information is communicated through the RTU communication to the Arduino actuator to drive six servomotor movements and to control the robot end axis to move precisely to the position of the object to be identified.At last, the iterative decisio
10、n tree image segmentation algorithm and the visual servo robot system are experimentally verified on the basis of the previous text. Experiments show that the key technology achieves the expected effect.Key Words：Iterative decision tree；Color image segmentation; Target positioning；Genetic algorithm；
11、Robot modeling河北大学2017届本科生毕业论文（设计）目 录1 绪论11.1 课题研究背景11.1.1 非技术因素的影响11.1.2 研究背景11.2 国内外发展现状21.2.1 图像分割领域现状21.2.2 机器人视觉伺服领域现状21.3 本文的主要工作22 基于迭代C4.5决策树的彩色图像分割与定位新算法42.1 迭代决策树彩色图像分割算法4 2.1.1 引言42.1.2 C4.5决策树与图像信息熵42.1.3 K折交叉验证62.1.4 着色标记法62.2 迭代决策树算法设计62.2迭代决策树算法的实验验证73 六自由度伺服机器人设计103.1 机器人运动的数学模型103.1
12、.1 机器人刚性运动和齐次变换102.2.2 机器人正运动学123.1.3 机器人逆运动学123.2 串联型六轴机器人数学建模133.2.1 根据机械架构建立D-H模型133.2.2 确定偏移量与零点标定163.3 机器人反解算法设计173.3.1 反解算法设计173.3.2 机器人反解遗传算法设计实现183.3.3 机器人反解仿真214 视觉伺服机器人系统的实现254.1 开发过程254.2 视觉伺服机器人控制系统环节264.3 Matlab与Galileo通讯部分实现264.4 Galileo 下位机程序设计285 机器人视觉控制系统的调试实验325.1机器人视觉控制系统调试目的325.2
13、机器人视觉控制系统调试步骤325.3 机器人视觉控制系统调试结果326 总结与展望356.2 研究工作总结355.3研究工作展望35致 谢36参考文献37附 录381 绪论1.1 课题研究背景1.1.1 非技术因素的影响 在工业文明飞速发展的现在生产力与需求的矛盾已逐渐淡化。而生产过剩与人们个性化的需求的矛盾却日益增长。因生产过剩引起的通货膨胀与经济危机一直是人们的达摩克利斯之剑。然而在互联网技术的成熟与机器学习领域的崛起之下，人们已开辟出一条柔性化智能制造的道路，中国也开始了自己的“中国智造2025”计划。而在智能制造的核心模式识别领域中图像分割技术是其至关重要的技术前提。本文在研究设计基于
14、迭代决策树彩色图像分割算法视觉伺服机器人的同时为了保证课题的完整性，考虑了如下“非技术因素”对该课题研究的影响：（1） 本文的研究目的是建立一个能够符合智能制造要求的视觉伺服机器人，复合社会“中国制造2025”计划的需求。（2） 本文设计的视觉伺服机器人采用廉价环保的材料，积极拥护支持国家提出的“节约资源、保护环境”政策，拥护节能减排的各项政策。（3） 本文尊重知识产权，不触犯相关的各项法律法规。（4） 综上所述，该课题研究不受“非技术因素”的制约，可以放心设计。1.1.2 研究背景机器人在多种工件中挑选所需部件进行使用与操作是一件有挑战性的复杂工作，但在过去的几十年里，人们针对这类RSP问题
15、(Robot Selecting Problem)提出过大量的模型与解决方案，以解决不同应用形式下的机器人选择与分拣问题1。并且面对不断扩大的机器人应用领域，以分拣为其中一主要问题的机器人视觉与控制已从20世纪70年代不断升温的课题发展到当前的热门研究方向2。例如在NASA（美国国家航天局）总署的火星车频登nature杂志的时候，谷歌公司的无人驾驶汽车、与各种井喷式出现的仿生机器人也纷纷吸引着全球媒体的目光。同时国际上一流院校如卡内基-梅隆大学、伊利诺大学、华盛顿大学、麻省理工学院等也将该领域作为一门本科生课程面向高年级学生开放2。而对于二十世纪新形成的机器学习学科与当红的统计学习领域，以彩色图像分割为重要环节的视觉伺服机器人课题也十分热门3。又因为在工业机器人中使用的彩色图像分割算法多为简单易行的直方阈值分割算法与
