基于模糊视觉处理的智能无影灯系统研究

发布时间：2017-07-08 05:16

  本文关键词：基于模糊视觉处理的智能无影灯系统研究

  更多相关文章： 机器视觉 CMAC网络 模糊PID 智能控制 BP网络

【摘要】：研究证实目前市场上的无影灯多数是通过结构上设计的多角度补光的方式,除具备基本的操作控制功能外,无法达到智能调节。前期发现无影灯工作场景的特征具有相对固定的背景,据此本文对机器视觉的基础理论进行研究,对基于背景建模理论的背景减除法的目标检测算法进行了验证,证明可以利用双目摄像机采集工作台的场景信息并采用Camshift算法获得目标物体的中心位置、大小等参数;进一步根据机器视觉输出的目标参数采用优化的CMAC网络建立无影灯工作台—遮挡物体—灯盘光源组件的映射关系,建立了间接测量无影灯工作台光照情况的模型;阐明了无影灯控制系统中模糊PID控制的模糊论域和控制规则,并根据无影灯调节过程中超调量的变化特征对其进行模糊分割,采用高斯模型作为隶属度函数描述控制过程;对无影灯系统的无影和恒光两个指标进行的闭环反馈,采用BP网络和间接测量模型的融合保证系统的性能,基本实现无影灯系统的智能化、数字化的模糊视觉处理。论文阐明了智能无影灯系统的工作机制,对无影灯系统调节控制的关键问题进行了剖析,揭示了系统控制过程中问题本质,论述了系统嵌入式实现的设计思路,形成了一套智能无影灯系统的方案,为新一代智能无影灯系统的发展提供参考。
【关键词】：机器视觉 CMAC网络 模糊PID 智能控制 BP网络
【学位授予单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM923.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 第一章 绪论6-12
• 1.1 研究背景及意义6-9
• 1.1.1 国内外研究现状6-8
• 1.1.2 市场需求分析8
• 1.1.3 医疗工作对无影灯的要求8-9
• 1.1.4 节能绿色照明9
• 1.2 无影灯系统概述9-10
• 1.3 论文研究内容10-11
• 1.4 论文篇章结构11-12
• 第二章 机器视觉测量模型及标定12-24
• 2.1 机器视觉简述12-17
• 2.1.1 射影几何学基础12-13
• 2.1.2 摄像机模型13-16
• 2.1.3 双目视觉模型16-17
• 2.2 摄像机标定17-22
• 2.2.1 摄像机标定原理17-19
• 2.2.2 双目标定原理19-20
• 2.2.3 摄像机标定过程及效果20-22
• 2.3 本章小结22-24
• 第三章 无影灯中的图像处理及信息挖掘24-39
• 3.1 运动目标检测24-25
• 3.2 场景背景建模25-35
• 3.2.1 高斯背景建模算法26-27
• 3.2.2 Codebook背景模型27-29
• 3.2.3 SOBS自组织背景建模29-31
• 3.2.4 SACON背景建模算法31-33
• 3.2.5 基于YCbCr的SACON背景模型33-35
• 3.3 自适应Camshift目标跟踪及预测35-37
• 3.4 检测结果分析37-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第四章 模糊逻辑智能无影灯方案39-62
• 4.1 模糊控制系统理论40-43
• 4.1.1 模糊逻辑概述40-41
• 4.1.2 模糊控制系统41-43
• 4.2 基于CMAC网络的光源映射模型43-49
• 4.2.1 CMAC网络工作原理45-46
• 4.2.2 改进的CMAC网络46-49
• 4.3 光照间接测量模型49-50
• 4.4 BP网络模糊PID无影灯控制算法50-61
• 4.4.1 PID控制原理50-51
• 4.4.2 BP神经网络51-52
• 4.4.3 BP网络预测模糊PID控制器52-61
• 4.5 本章小结61-62
• 第五章 系统方案实现与测试62-76
• 5.1 系统总体方案62-69
• 5.1.1 嵌入式平台控制器64-65
• 5.1.2 传感器网络65-66
• 5.1.3 LED驱动方案66-69
• 5.2 系统测试69-75
• 5.2.1 无影灯恒光效果测试69-70
• 5.2.2 无影灯无影效果测试70-74
• 5.2.3 无影灯测试分析74-75
• 5.3 本章小结75-76
• 第六章 总结与展望76-78
• 6.1 论文研究工作总结76
• 6.2 未来展望76-78
• 致谢78-79
• 参考文献79-82
• 附录82-86
• 附录一：攻读硕士学位期间发表论文清单83-84
• 附录二：攻读硕士学位期间参与的主要科研项目84-85
• 附录三：攻读硕士学位期间科研获奖情况85-86

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