本发明涉及一种视觉机器人数据采集处理系统，属于视觉机器人技术领域。
背景技术：
随着计算机视觉和计算机硬件技术的快速发展，将视觉信息同机器人控制相结合形成视觉伺服系统，使机器人具有同外部环境进行智能交互的能力，是当今机器人发展的一个主要方向；机器人视觉伺服系统通过检测图像中的目标物体，可以获得视觉信息来控制机器人的运动；基于位置的视觉伺服方法首先根据机器人的模型、可到达的工作空间以及目标物体来估计目标物体在直角坐标空间中相对于摄像机的位置；在计算机图像处理中以动态图像的分析和理解为基础的视觉跟踪成为研究的热点；由于视觉跟踪技术可以应用在许多领域，而且重要性日益增强，图像处理面临着复杂化和高速化的挑战，处理速度慢，处理效果差。
技术实现要素：
为解决上述问题，本发明提出了一种视觉机器人数据采集处理系统，处理效果好，且工作效率高。
本发明的视觉机器人数据采集处理系统，包括与视觉系统模块通信的图像采集模块，其由摄像头和图像采集卡等图像采集设备组成，完成对摄像头摄入的现场图像采集成为视频图像，再经过图像采集卡将视频图像转换为数字图像，存放到视觉处理的缓冲队列中；
及与视觉系统模块通信的图像分割模块，其基于颜色的彩色图像分割，通过选定的图像分割方法进行特征提取、参数测量、目标分割等步骤，依据相似性原则和一致性原则，将图像划分为具有相似特征的很多个区域，完成图像的分割；
及与视觉系统模块通信的摄像机标定模块，其摄像机镜头畸变、摄像机安装上的偏差等都会造成图像发生畸变，需要对图像进行校正；摄像机获取到的二维图像在计算机上是像素坐标，需要和世界坐标系中相应的三维物体的坐标一一对应，才能真实地反映比赛场地上的图像信息；其通过摄像机标定方法确定摄像机的内部、外部参数，并以此来完成图像的畸变校正；
及与视觉系统模块通信的目标识别模块，其分割后的具有相似性的很多个区域，需要进行目标识别模块来实现区域的分割与合并，完成目标的识别；在此过程中，需要设定评价函数，进行区分真假目标。
进一步地，所述完成目标的识别其通过设定评价函数，进行区分真假目标。
本发明与现有技术相比较，本发明的视觉机器人数据采集处理系统，能够对所采集的每一帧图像进行全帧识别处理；只需在一帧图像的局部区域对目标进行搜索和识别处理，这种方法就是目标跟踪；目标跟踪可以大大地减少了系统处理的数据量，容易满足系统实时性的要求，而且可以节省一些时间进行其它处理。
附图说明
图1是本发明的整体结构示意框图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的视觉机器人数据采集处理系统，包括与视觉系统模块通信的图像采集模块，其由摄像头和图像采集卡等图像采集设备组成，完成对摄像头摄入的现场图像采集成为视频图像，再经过图像采集卡将视频图像转换为数字图像，存放到视觉处理的缓冲队列中；
及与视觉系统模块通信的图像分割模块，其基于颜色的彩色图像分割，通过选定的图像分割方法进行特征提取、参数测量、目标分割等步骤，依据相似性原则和一致性原则，将图像划分为具有相似特征的很多个区域，完成图像的分割；
及与视觉系统模块通信的摄像机标定模块，其摄像机镜头畸变、摄像机安装上的偏差等都会造成图像发生畸变，需要对图像进行校正；摄像机获取到的二维图像在计算机上是像素坐标，需要和世界坐标系中相应的三维物体的坐标一一对应，才能真实地反映比赛场地上的图像信息；其通过摄像机标定方法确定摄像机的内部、外部参数，并以此来完成图像的畸变校正；
及与视觉系统模块通信的目标识别模块，其分割后的具有相似性的很多个区域，需要进行目标识别模块来实现区域的分割与合并，完成目标的识别；在此过程中，需要设定评价函数，进行区分真假目标。
所述完成目标的识别其通过设定评价函数，进行区分真假目标。
本发明的视觉机器人数据采集处理系统，能够对所采集的每一帧图像进行全帧识别处理；只需在一帧图像的局部区域对目标进行搜索和识别处理，这种方法就是目标跟踪；目标跟踪可以大大地减少了系统处理的数据量，容易满足系统实时性的要求，而且可以节省一些时间进行其它处理。
上述实施例，为本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。