关键词：图像分割;;人体背部检测;;支持向量机;;视觉伺服
摘 要：针对于医用按摩理疗,本文构建了一种可以自动跟踪、检测人体背部的识别系统;同时设计了一种六自由度机械臂模型作为按摩理疗机器人的原型,并根据图像检测的结果,使此机器人在运动学上能够进行基于图像的视觉伺服。本文的内容上重点分为两个部分:一部分是对图片上的人体背部区域进行分割、检测,提取出人体背部在整个图片上的区域位置;另一部分是基于提取出的人体背部区域位置,对按摩理疗机器人末端执行器的运动进行了基于视觉的伺服控制研究。图像的分割处理是基于Open CV这一开源的计算机视觉库,程序运行平台是Visual Studio2010。本文在对人体背部进行检测研究时,首先考虑的是将图片里可能的人体背部区域分割出来;再用支持向量机(SVM)对其进行分类识别,检测出人体背部在图片里的具体位置。对图片进行分割处理时,本文考虑到按摩理疗环境和人体背部的特殊样貌,着重地利用了泛洪填充算法来对图片进行大致的区域分割,再采用相应的数学形态学操作进一步地凸显和分隔图片中的背部区域,为下一步进行轮廓线提取和裁剪背部区域创造条件。最后采用本文事先制作好的训练文件,结合相应的支持向量机算法,来达到对人体背部的检测目的。对机械手进行运动控制时,本文利用人体背部图像上的实际特征点和预期特征点之间的偏差,对按摩理疗机器人的运动学进行基于图像的视觉伺服控制(IBVS),使目标点在摄像头图像平面中的投影达到预期的情形,以此来达到机械手在接近目标点的过程中所需要的运动控制。本文在对人体背部这一特殊区域的分隔、检测取得了初步的成果,成功地构建出了较为完善的方法和框架;为按摩理疗机器人的基于人体背部图像的视觉伺服系统的构建提出了较完善的理论和方法,也为今后按摩理疗机器人能够实际地应用于临床提供了一定条件。
内 容：原文可通过湖北省科技信息共享服务平台（http://www.hbstl.org.cn)获取