曹昭睿，刘凤丽,2

(1.沈阳理工大学 机械工程学院 沈阳 110159； 2.辽宁省先进制造与装备重点实验室，沈阳 110159)

随着图像处理技术的不断发展和机器人技术应用的日益拓广，机器人视觉成为了国内外研究的焦点。在人工智能机器人的应用中，经常需要机器人去自主识别和测量物体。现阶段常用的识别方法有SIFT特征检测法、SURF特征点检测法、轮廓检测法等。但这些方法的精确度往往会在目标物被部分遮挡以及目标物分标率不高时受到影响，同时计算量较大。以往的目标识别跟踪算法需要人工划分目标框以确定目标物初始位置，这样会产生因人工手动划分区域时带来的误差，导致跟踪框精准度下降。

本文在双目视觉基础上设计了一种多目视觉物体探测系统，该系统基于C++/OpenCV2语言环境，利用物体颜色HSV值的特征，结合均值漂移(Meanshift)算法，实现对目标物体的自动识别捕获与测距的功能。该算法相比以往识别跟踪算法，计算速度更快，对目标物分辨率与轮廓完整程度要求小，测距精确度较高，且不需人工划分兴趣区域，并能够针对多个目标物进行同时锁定跟踪；同时提出了一种仿生复眼多相机测距系统的排列方式。该系统根据目标物的颜色特征进行HSV分割，使目标物与背景分离，之后通过HSV分割后的图像质心模拟实物的表面中心计算距离，再利用均值漂移算法锁定目标物体，实现对移动目标物体的实时锁定跟踪与测距，具有实际应用性，可以应用到自动行驶机器人或飞行器的控制与导航装置。……