機器視覺在網球撿球機器人中的應用研究
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摘 要：機器視覺技術是近幾年逐漸發展起來的全新技術，原理主要通過計算機對人的視覺進行模擬與識別，是智能制造和自動控制領域較為關鍵的技術。網球作為一項時尚運動得到了越來越多的人喜愛，但球場快速撿球是一個難題。因此，研制一種智能化程度高，行進能力靈活，操作簡單的自動撿球機器人有較好的市場需求，應用機器視覺技術到該領域是一種新的嘗試與實踐。
關鍵詞：機器視覺;網球;機器人
中圖分類號：TP242 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2019）16-0034-02
Abstract： Machine vision technology is a new technology gradually developed in recent years. The principle of machine vision is mainly through computer simulation and recognition of human vision， which is a key technology in the field of intelligent manufacturing and automatic control. Tennis， as a fashionable sport， has been loved by more and more people， but it is a difficult problem to pick up the ball quickly on the court. Therefore， the development of the automatic ball picking robotwith a high degree of intelligence， flexible travel ability and simple operation meets the market demand， the application of machine vision technology to this field is a new attempt and practice.
Keywords： machine vision; tennis; robot
1 概述
1.1 機器視覺簡介
“機器視覺”是一種從圖像中自動提取信息的方法，但與圖像處理技術不同的是，機器視覺的輸出結果是另一圖像。該領域包括大量硬軟結合技術、模擬電路集成系統和機械自動化等專業知識。將機器視覺與現有智能控制技術相結合，可以滿足工業自動化及其實際應用領域要求，應用它們來解決當今世界的技術問題。
1.2 中國網球市場發展前景
網球是一種高品位、高投入的體育項目，它具有鍛煉思維反應速度、運動量靈活等特點，是種較好的有氧運動，深受城市居民喜愛。據中國國家統計局2019年相關調研數據顯示，網球體育場館機構數逐年增加，從事網球運動相關的職業人員數量也與日俱增。網球運動的快速發展造成了許多球場設備供不應求的問題，特別是在網球撿球工作方面，需要大量的人力和財力。因此，研究網球撿球機器人具有較好的市場價值和現實意義。
2 基于機器視覺的網球撿球機器人的設計與開發
2.1 撿球機器人的總體設計思路
撿球機器人的主要模塊設計包含圖像處理模塊、檢測與避障模塊、動力驅動模塊、上位機操作系統模塊[2]?？傮w設計思路為：撿球機器人在網球場館內通過圖像采集設備捕捉現場畫面，再將畫面數據輸入并存儲至圖像采集卡中，再由基于機器視覺的圖像處理系統快速進行圖像畫質消除噪聲處理，去霧處理、灰度變換算法增強畫質等過程。經過整個視覺圖像處理過后，現場畫面有較大改善，便于雙目標定目標（網球）的位置。判斷網球的位置信息之后，傳遞數據至主控MCU進而控制撿球機器人沿著最優路徑向目標位置順序前進并完成機械撿球功能。若上位機監測系統通過多層融合傳感器技術的反饋信息顯示撿球機器人自身某種參數異常，則可通過上位機操作程序調整機器人相關參數實現撿球機器人的正常運作。本文目的是研制一種智能化程度高，行進能力靈活，操作簡單的自動撿球機器人。下面將簡略介紹撿球機器人相關模塊功能。
2.2 圖像處理模塊設計
2.2.1 視覺系統組成
在本文基于機器視覺的網球撿球機器人所設計中，圖像處理模塊主要包括三個部分：前端進行場景圖像采集的圖像采集傳輸系統、內部對采集圖像進行處理的圖像處理和分析系統以及最后再進行結果輸出系統，其通過選型適合的元器件即可實現功能。
2.2.2 雙目視覺標定過程
應用雙目視覺攝像頭針對性地分析提取到的網球場網球的二維信息來進行識別，在選型時要分析攝像機的內部光學參數和各種復雜外部參數，便于雙目立體定位的網球位置。為了得到球場內目標物理尺寸，需要通過攝像機對其進行測量。所以前期要應用張正友標定法，使用兩個攝像機拍攝多組黑白棋盤的圖片對機器人的雙目系統進行標定[3]。
2.2.3 算法處理簡介
由于網球場館內環境復雜，可能存在水霧或者粉塵，粉塵掩蓋視覺攝像頭、光照強度不穩定等不確定因素會造成采集到的圖像質量不高的情況。應用去霧算法自動處理圖像，可以快速得到更清晰的圖像，保證撿球機器人在粉塵較大情況下視覺系統正常運行。光照強度過大或過小會造成圖像曝光過度或曝光不足的情況，應用灰度變換算法可以有效改善圖像對比度大小，進一步增強圖像質量。
2.3 檢測與避障模塊
由于撿球機器人處于復雜的球場環境中，需要通過多層傳感器結合及時地了解自身周圍的可運行狀況以及所受到的威脅。配置于撿球機器人的各種傳感器，時刻對避障模塊運行中的環境參數進行檢測，結合機器人各項物理參數，實現撿球機器人不經過上位機操作自主避開障礙物的功能。 撿球機器人的實時檢測與避障模塊作為機器人行進過程中的輔助功能設計能使機器人在運動過程中避免遇到障礙物而停止，保證網球自動撿球機器人在網球場的環境下暢行。通過分析傳感器避障、超聲波避障、視覺避障三種技術優勢和市場價格，選擇超聲波避障并且應用多層次傳感器信息融合從而實現智能化快速運動[4]。
2.4 驅動模塊設計
通過頂端中部的攝像頭采集網球場視頻圖像，通過USB數據線傳到圖像處理模塊，經圖像處理模塊處理判斷是否有網球，再把判斷結果傳輸給主控MCU，如果檢測為網球則通過控制模塊進行路徑優化，根據所規劃最優路線向網球地點行進，在行進過程中通過避障模塊實現靈活運動，到達網球地點時進行撿球。
2.5 上位機模塊設計
上位機主控系統作為整個機器人的核心主控，除了監測各個模塊的參數外，還承擔視覺系統的控制和輸出。由圖像采集系統輸出的數字圖像可以應用Zigbee通信技術快速傳輸到計算機端，并且通過操作計算機來執行圖像處理功能和其他復雜操作[5]。
上位機主要完成的功能有：
?。?）實現遠程客戶端對機器人實時監控功能。通過應用撿球機器人的多層融合傳感器技術的反饋信息，時刻監測網球場的環境信息及撿球機器人的性能指標。
（2）根據撿球機器人多層傳感器的反饋信息，通過通信系統向撿球機器人發出控制指令，更正撿球機器人的相關參數，完成撿球機器人正常運作。
（3）實現遠程客戶端與撿球機器人端的交互功能，完成撿球機器人預設模式之間的轉換功能[6]。
3 具體實現撿球過程
通過相關設計與開發，以及機器視覺和其他相關技術的應用，基于機器視覺技術的網球自動撿球機器人便可以開發完成，以下是具體實現撿球測試的過程介紹：
?。?）假設撿球機器人應用視覺系統定位a點為網球，則撿球機器人沿著最優路徑向它運動。
?。?）當靠近網球后，網球處在b位置時刻被撿球葉輪刮起，進而傳送帶沿c位置運送到d位置，網球再從d位置自動滾入集球箱。
（3）當單個撿球過程完成后，撿球機器人沿著預設最優路徑繼續運動至下一目標網球位置，重復撿球過程。
?。?）當集球箱內網球數量達到一定的預設值時，集成于集球箱內的壓力傳感器能發出報警信息，提醒現場工作人員更換集球箱。
?。?）若撿球機器人行進至狹小角落，則通過機器視覺定位使用輔助撿球機械臂撿球。在整個撿球過程中，主控MCU通過視覺判斷球場網球數量進而自動控制速度，也可通過人工控制撿球機器人行進速度。
4 結束語
本文把機器視覺技術應用到網球自動撿球機器人進行實踐開發，通過系統的設計與開發，以及視覺相關算法的應用實踐，并對具體撿球過程進行了介紹。通過相關的前期實驗和論證研究可以發現，本文所開發的機器人具有實現智能化程度高，行進能力靈活，操作簡單等特點。因此，把機器視覺相關技術應用到該領域具有深遠的研究意義和良好的市場應用價值。
參考文獻：
[1]耿振節.基于改進蟻群算法的撿球機器人多目標路徑規劃研究[D].蘭州理工大學，2015.
[2]陳奎，韋東，夏彬瀚，等.智能識別紅球及路徑規劃機器人設計[J].價值工程，2016，35（6）：243-244.
[3]朱水娟.雙目系統攝像機自標定技術研究[D].蘇州大學，2013.
[4]魯可，曹毅，李帥.基于多傳感器融合的機器人導航系統設計[J].科技信息，2009（18）：13-14.
[5]陳啟明.警用移動靶控制系統與圖像評判系統設計[D].大連海事大學，2007.
[6]許東偉，劉建群，林淦.乒乓球撿球機器人的設計與實現[J].機床與液壓，2014，42（3）：16-19.
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