姜 燕，王 悦，张旭泽，李 露

（北京中电飞华通信有限公司，北京 100070）

0 引言

近年来随着科学技术的不断发展，自动化机器人视觉技术在国内外的发展速度逐渐加快，并且涉及多个领域，得到了广泛应用[1,2]。自动化机器人视觉识别技术是向机器人输入一种模拟人体视觉器官功能的技术，完成对事物的识别操作，主要代替人工完成事物的检查和识别工作[3]。传统的自动化机器视觉识别技术只能保证对简单物体的识别准确率，对于一些复杂事物的视觉识别结果会出现较大误差，给各个领域带来一定的损失[4,5]。

因此本文提出基于PCL的自动化机器人视觉形状特征识别算法的研究分析，以提高机器人视觉识别能力为目的，展开一系列的分析。PLC指的是一种可编程的控制器，本文结合PLC可编程和可控制的特点以及二维三维图像处理方法，构建一个简单的自动机器人视觉形状特征识别算法。

1 基于PCL的自动化机器人视觉形状特征识别的阈值图像处理

本文设计的基于PCL的自动化机器人视觉形状特征识别的图像处理分为云数据采集、数据预处理、提取特征点、对图像进行分割处理四个步骤，每个步骤之间紧密相连，构成一个完整的自动化机器人视觉形状特征识别的图像处理流程[6,7]。阈值图像处理工作流程如图1所示。

图1 阈值图像处理工作流程

根据图1可知，首先对自动机器人对视觉图像完成初步的云数据采集工作，因为每个事物的图像都可以对其进行三维建模处理，处理后的事物信息更具有深度，为视觉形状特征识别的特征提取提供信息量高的数据，有利于提高机器人的视觉识别精度[8,9]。……