鲤鱼机器人的光控作用研究
发布时间：2021-01-02 16:27
生物机器人是当今世界新兴的多学科交叉融合的前沿科技领域。本文在前期研究的基础上,结合双目视觉技术、鲤鱼行为学实验以及光刺激实验完成对鲤鱼机器人光控作用的研究。本文结合鲤鱼颅骨解剖实验,掌握了颅骨和脑组织的结构和位置,并发现鲤鱼颅骨表面有很明显的解剖学标志,选择合适的位点搭载自制的光刺激装置。计算机视觉方面是通过搭建双目视觉系统,完成对双目摄像头的标定:利用MATLAB标定工具箱标定双目摄像头,得到双目摄像头的内部参数和外部参数,内部参数包括焦距和光心坐标,外部参数包括旋转向量和平移向量,为鲤鱼机器人在光刺激下的实验完成准备工作。通过趋光性实验、选择性实验、反射训练实验证明了鲤鱼能够感知到光,具有负趋光性,且鲤鱼存在颜色视觉,相比较,鲤鱼偏爱绿光和黄光,尤其是对绿光存在明显的喜爱,对蓝光和红光非常敏感。计算机视觉中,对连续图像进行中值滤波,利用混合高斯建模完成对运动目标的提取,应用BRISK特征提取,提取出目标特征点。得到了二维运动坐标点,画出了光刺激条件下的鲤鱼机器人的二维运动轨迹。利用视差法将找到的目标特征点的二维运动坐标转化为三维运动坐标,从而获取不同光照强度、不同波长、不同位置下...
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 电刺激控制动物机器人
1.2.2 光刺激控制生物运动行为
1.2.3 计算机视觉技术
1.3 课题的研究目的与意义
1.4 本课题主要研究内容
第2章 相关基础理论
2.1 鲤鱼骨骼系统
2.2 鲤鱼视觉系统
2.3 计算机视觉技术
2.3.1 坐标系之间的转换
2.3.2 棋盘标定
2.4 双目摄像头标定
2.4.1 棋盘标定实验
2.4.2 标定实验结果
2.5 本章小结
第3章 鲤鱼机器人运动目标检测与跟踪
3.1 引言
3.2 图像预处理
3.2.1 均值滤波
3.2.2 中值滤波
3.3 运动目标检测算法的研究
3.3.1 背景差分法
3.3.2 帧间差分法
3.3.3 光流法
3.4 运动目标跟踪算法研究
3.4.1 质心跟踪算法
3.4.2 Mean Shift跟踪算法
3.4.3 卡尔曼滤波算法
3.5 运动目标检测与跟踪
3.5.1 混合高斯模型建模
3.5.2 图像配准确定目标位置
3.5.3 鲤鱼机器人二维运动轨迹
3.6 本章小结
第4章 鲤鱼颜色视觉研究
4.1 引言
4.2 趋光性实验
4.2.1 实验材料
4.2.2 实验方法
4.2.3 实验结果
4.3 光的选择性实验
4.3.1 实验材料
4.3.2 实验方法
4.3.3 实验结果
4.4 反射训练实验
4.4.1 实验材料
4.4.2 实验方法
4.4.3 实验结果
4.5 本章小结
第5章 鲤鱼机器人光控作用研究
5.1 引言
5.2 测量方案框架
5.3 视差法求取空间点的三维坐标
5.4 鲤鱼机器人运动参数检测方案
5.5 三维运动轨迹重建
5.6 鲤鱼机器人光刺激实验
5.6.1 实验材料
5.6.2 实验方法
5.6.3 不同光照强度下鲤鱼机器人光刺激实验
5.6.4 不同波长下鲤鱼机器人光刺激实验
5.6.5 不同位置下鲤鱼机器人光刺激实验
5.7 光源强度对鲤鱼机器人运动行为的影响
5.8 不同波长光对鲤鱼机器人运动行为的影响
5.9 光源位置对鲤鱼机器人运动行为的影响
5.10 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测[J]. 罗敏,刘洞波,文浩轩,陈鑫海,宋丹. 湖南工程学院学报(自然科学版). 2019(04)
[2]运动目标检测算法综述[J]. 丁业兵. 科技资讯. 2019(30)
[3]基于光流法的深度学习在工业运动检测的应用[J]. 周曼,刘志勇,应正波,杨鲁江,裘坤. 自动化与仪表. 2019(07)
[4]计算机视觉技术在猪行为识别中应用的研究进展[J]. 李丹,陈一飞,李行健,蒲东. 中国农业科技导报. 2019(07)
[5]图像匹配方法研究综述[J]. 贾迪,朱宁丹,杨宁华,吴思,李玉秀,赵明远. 中国图象图形学报. 2019(05)
[6]计算机视觉技术的应用进展[J]. 李雅琪,冯晓辉,王哲. 人工智能. 2019(02)
[7]背景帧间差分法的移动目标跟踪研究[J]. 黄金海. 中国仪器仪表. 2019(01)
[8]融合YOLO检测与均值漂移的目标跟踪算法[J]. 王忠民,段娜,范琳. 计算机工程与应用. 2019(10)
[9]一种用于鲤鱼机器人的光刺激装置及光控实验方法[J]. 彭勇,韩晓晓,王婷婷,刘洋,闫艳红,赵洋,王爱迪,苏佩华,张凡. 生物医学工程学杂志. 2018(05)
[10]基于BRISK特征的动态背景下运动目标检测[J]. 韩乐乐,王思明,李伟杰. 传感器与微系统. 2018(02)
博士论文
[1]基于光遗传学技术的大鼠机器人运动调控研究[D]. 郭颂超.浙江大学 2015
[2]复杂场景中的目标跟踪优化算法研究[D]. 王娟.燕山大学 2014
[3]几种淡水鱼类空间学习与记忆的研究[D]. 朱玉蓉.中国科学院研究生院（水生生物研究所） 2007
[4]基于计算机视觉的急性应激条件下尼罗罗非鱼的行为研究[D]. 徐建瑜.浙江大学 2005
硕士论文
[1]柔性鱼体目标检测与跟踪技术研究[D]. 郭超.哈尔滨工业大学 2017
[2]基于计算机视觉和水迷宫的鲤鱼机器人生物控制检测研究[D]. 张凡.燕山大学 2017
[3]基于机器视觉的大鼠机器人状态检测算法[D]. 巩永悦.浙江大学 2016
[4]光照对三疣梭子蟹行为、呼吸代谢和生长影响的研究[D]. 王馨.中国海洋大学 2014
[5]水生动物机器人脑控制技术的研究[D]. 武云慧.燕山大学 2010
[6]无创伤老鼠生物机器人运动控制系统的研究[D]. 徐林.重庆大学 2010
[7]大壁虎中脑运动相关脑区的实验及脑区三维表示[D]. 马光磊.南京航空航天大学 2008
本文编号：2953247
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 电刺激控制动物机器人
1.2.2 光刺激控制生物运动行为
1.2.3 计算机视觉技术
1.3 课题的研究目的与意义
1.4 本课题主要研究内容
第2章 相关基础理论
2.1 鲤鱼骨骼系统
2.2 鲤鱼视觉系统
2.3 计算机视觉技术
2.3.1 坐标系之间的转换
2.3.2 棋盘标定
2.4 双目摄像头标定
2.4.1 棋盘标定实验
2.4.2 标定实验结果
2.5 本章小结
第3章 鲤鱼机器人运动目标检测与跟踪
3.1 引言
3.2 图像预处理
3.2.1 均值滤波
3.2.2 中值滤波
3.3 运动目标检测算法的研究
3.3.1 背景差分法
3.3.2 帧间差分法
3.3.3 光流法
3.4 运动目标跟踪算法研究
3.4.1 质心跟踪算法
3.4.2 Mean Shift跟踪算法
3.4.3 卡尔曼滤波算法
3.5 运动目标检测与跟踪
3.5.1 混合高斯模型建模
3.5.2 图像配准确定目标位置
3.5.3 鲤鱼机器人二维运动轨迹
3.6 本章小结
第4章 鲤鱼颜色视觉研究
4.1 引言
4.2 趋光性实验
4.2.1 实验材料
4.2.2 实验方法
4.2.3 实验结果
4.3 光的选择性实验
4.3.1 实验材料
4.3.2 实验方法
4.3.3 实验结果
4.4 反射训练实验
4.4.1 实验材料
4.4.2 实验方法
4.4.3 实验结果
4.5 本章小结
第5章 鲤鱼机器人光控作用研究
5.1 引言
5.2 测量方案框架
5.3 视差法求取空间点的三维坐标
5.4 鲤鱼机器人运动参数检测方案
5.5 三维运动轨迹重建
5.6 鲤鱼机器人光刺激实验
5.6.1 实验材料
5.6.2 实验方法
5.6.3 不同光照强度下鲤鱼机器人光刺激实验
5.6.4 不同波长下鲤鱼机器人光刺激实验
5.6.5 不同位置下鲤鱼机器人光刺激实验
5.7 光源强度对鲤鱼机器人运动行为的影响
5.8 不同波长光对鲤鱼机器人运动行为的影响
5.9 光源位置对鲤鱼机器人运动行为的影响
5.10 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测[J]. 罗敏,刘洞波,文浩轩,陈鑫海,宋丹. 湖南工程学院学报(自然科学版). 2019(04)
[2]运动目标检测算法综述[J]. 丁业兵. 科技资讯. 2019(30)
[3]基于光流法的深度学习在工业运动检测的应用[J]. 周曼,刘志勇,应正波,杨鲁江,裘坤. 自动化与仪表. 2019(07)
[4]计算机视觉技术在猪行为识别中应用的研究进展[J]. 李丹,陈一飞,李行健,蒲东. 中国农业科技导报. 2019(07)
[5]图像匹配方法研究综述[J]. 贾迪,朱宁丹,杨宁华,吴思,李玉秀,赵明远. 中国图象图形学报. 2019(05)
[6]计算机视觉技术的应用进展[J]. 李雅琪,冯晓辉,王哲. 人工智能. 2019(02)
[7]背景帧间差分法的移动目标跟踪研究[J]. 黄金海. 中国仪器仪表. 2019(01)
[8]融合YOLO检测与均值漂移的目标跟踪算法[J]. 王忠民,段娜,范琳. 计算机工程与应用. 2019(10)
[9]一种用于鲤鱼机器人的光刺激装置及光控实验方法[J]. 彭勇,韩晓晓,王婷婷,刘洋,闫艳红,赵洋,王爱迪,苏佩华,张凡. 生物医学工程学杂志. 2018(05)
[10]基于BRISK特征的动态背景下运动目标检测[J]. 韩乐乐,王思明,李伟杰. 传感器与微系统. 2018(02)
博士论文
[1]基于光遗传学技术的大鼠机器人运动调控研究[D]. 郭颂超.浙江大学 2015
[2]复杂场景中的目标跟踪优化算法研究[D]. 王娟.燕山大学 2014
[3]几种淡水鱼类空间学习与记忆的研究[D]. 朱玉蓉.中国科学院研究生院（水生生物研究所） 2007
[4]基于计算机视觉的急性应激条件下尼罗罗非鱼的行为研究[D]. 徐建瑜.浙江大学 2005
硕士论文
[1]柔性鱼体目标检测与跟踪技术研究[D]. 郭超.哈尔滨工业大学 2017
[2]基于计算机视觉和水迷宫的鲤鱼机器人生物控制检测研究[D]. 张凡.燕山大学 2017
[3]基于机器视觉的大鼠机器人状态检测算法[D]. 巩永悦.浙江大学 2016
[4]光照对三疣梭子蟹行为、呼吸代谢和生长影响的研究[D]. 王馨.中国海洋大学 2014
[5]水生动物机器人脑控制技术的研究[D]. 武云慧.燕山大学 2010
[6]无创伤老鼠生物机器人运动控制系统的研究[D]. 徐林.重庆大学 2010
[7]大壁虎中脑运动相关脑区的实验及脑区三维表示[D]. 马光磊.南京航空航天大学 2008
本文编号：2953247
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/xixikjs/2953247.html
