2 码垛机器人基于Labview的图像处理 完成图像的标定之后，将标定得到的相关信息运用到相机所采集的目标图像之中，从而获取待测目标图像特征的相关信息。通过Labview视觉模块中的相关函数对目标图像进行灰度化、二值化、形态学等处理方法，得到目标图像的特征信息，这里指目标图像的中心坐标及尺寸。目标图像的处理流程如图5-9所示: 1 图像采集 利用相机对目标进行图像的采集，在这里主要使用USB摄像头，实现对目标的图像采集:在这里要注意的是，在采集图像时，必须以下几个条件同时满足时，才可触发相机采集图像:①码垛机X, Y, Z三轴同时到达采集图像位置;②当输送线上的物品输送到位时;③空托盘输送到位;其Labview程序如图5-10所示: 2 灰度处理 对目标图像的处理，都是在灰度图的基础上进行了。所以在进行图像处理之前，首先将RGB彩图（32位）转换为灰度图（8位），通常使用的灰度图转换公式，如式（5-8）所示，将RBG的彩图转化成为灰度图。 其中:公式中R, G. B三项分别表示每个像素中红、绿、蓝这三个分量的值。计算机中使用最广泛的就是RGB彩色空间，其分别对应着红、绿、蓝三种不同颜色;将R, G. B这三个分量依照不同的比例进行调配，即可获得各不相同的颜色。通常用1. 2, 4, 8, 16, 24, 32位来存储这三个分量，每个分量最大可使用8位来表示，最大值为255，对于32位的颜色，高8位表示通明度。彩色图通常是指16位以上的图。而灰度图中R. G, B三个分量是相等的;通常灰度图是8位以下的。运用灰度转换算法，通过Labview实现图像灰度的转换，为下面的图像处理做好准备，其实现程序如图5-11所示: 3 图像二值化处理 图像中不光只有待测的目标，同时还有背景以及噪声等多种元素;为了将待测目标从图像中提取出来，通常使用的办法就是对目标图像采取二值化处理。 闽值限定的二值化算法: 该算法相对简单，先对目标图像中所有点的灰度变化范围进行确定，而后从中选择一个灰度值作为阈值T，将目标图像中的每一点(i,j),力的灰度值u(i,j),力和阈值T进行比较，将大于或等于阈值T的所有点的灰度值设为255，即为白色，将小于T的所有点的灰度值设为。，即为黑色如式(5-9)所示:

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