平顶山工业职业技术学院防止推雪板遇到很大阻力时能够保持其工作状态。
随着推雪作业的进行，推雪板的积雪不断增加，传递给液压缸的负载不断增大，当作用在液压缸上负载达到一定数值时，使得安全阀打开，起到过载保护作用。当推雪板遇到障碍时，作用在液压缸活塞杆的负载大于溢流阀的安全压力，使溢流阀开启，活塞回缩，是推雪板可动部分绕铰接轴线向后摆动，避开障碍。避开障碍后通过推雪板作用在活塞杆上的负载迅速下降，小于溢流阀的调整安全压力，因此活塞杆伸出，使推雪板可动部分复位，继续进行作业。
该设计回路采用并联式电磁换向阀控制，且中位机能采用Y型，可以实现两个动作同时工作，加快了工作速度，亦可分步控制，实现了顺序控制。
2.1.1机械控制
1.机械履带驱动
履带起重机以其起重量大、作业空间大、带载行走、接地比压小等独特的优势被广泛运用。 目前臂节的连接型式普遍采用4个销轴同向连接，安装时4个销轴同时对位，然后插销。这种方式安装较困难。国外产品对此进行了细节改进，组装时先对位、安装臂节上平面的2个销轴，然后再对位安装下平面销轴，减少安装难度。为降低臂节连接销轴直径，可借鉴履带板的多个支承面的连接原理，将销轴剪切面数由原来的2个增加为3个。为降低成本，减少结构件质量，高强度材料已作为主机结构的首选材料，屈服强度达到500MPa以上。其结构尺寸明显减小。主机结构的自重占整机(大基本主臂)自重的比例也由通常的60％降到40％，剩余自重完全由配重和车身压重分摊。
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2.2电气控制
为了保证一次设备运行的可靠与安全，需要有许多辅助电气设备为之服务，能够实现某项控制功能的若干个电器组件的组合，称为控制回路或二次回路。这些设备要有以下功能：
(1)自动控制功能。高压和大电流开关设备的体积是很大的，一般都采用操作系统来控制分、合闸，特别是当设备出了故障时，需要开关自动切断电路，要有一套自动控制的电气操作设备，对供电设备进行自动控制。
(2)保护功能。电气设备与线路在运行过程中会发生故障，电流(或电压)会超过设备与线路允许工作的范围与限度，这就需要一套检测这些故障信号并对设备和线路进行自动调整(断开、切换等)的保护设备。
(3)监视功能。电是眼睛看不见的，一台设备是否带电或断电，从外表看无法分辨，这就需要设置各种视听信号，如灯光和音响等，对一次设备进行电气监视。
(4)测量功能。灯光和音响信号只能定性地表明设备的工作状态(有电或断电)，如果想定量地知道电气设备的工作情况，还需要有各种仪表测量设备，测量线路的各种参数，如电压、电流、频率和功率的大小等。
在设备操作与监视当中，传统的操作组件、控制电器、仪表和信号等设备大多可被电脑控制系统及电子组件所取代，但在小型设备和就地局部控制的电路中仍有一定的应用范围。这也都是电路实现微机自动化控制的基础。
第3章 环境感觉技术
3.1感觉接收
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源 ，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看 作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。图像的获取实际上是将被测物体的可视化图
像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：
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平顶山工业职业技术学院 ＊ 照明
＊ 图像聚焦形成
＊ 图像确定和形成摄像机输出信号
1、照明
照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要 选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获 得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯 。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一 个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使 光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。
另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存 在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。
由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射 线、超声波等不可见光作为光源。但是不可见光不利于检测系统的操作，且价格较高， 所以，目前在实际应用中，仍多用可见光作为光源。
照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其 中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前 向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或 线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照 明是将高频率的光脉冲照射到物体上，照像机拍摄要求与光源同步。 2、图像聚焦形成
被测物的图像通过一个透镜聚焦在敏感元件上，如同照像机拍照一样。所不同的是 照像机使用胶卷，而机器视觉系统使用传感器来捕捉图像，传感器将可视图像转化为电 信号，便于计算机处理。
选取机器视觉系统中的摄像机应根据实际应用的要求，其中摄像机的透镜参数是一 项重要指标。透镜参数分为四个部分：放大倍率、焦距、景深和透镜安装。 3、图像确定和形成摄像机输出信号
机器视觉系统实际上是一个光电转换装置，即将传感器所接收到的透镜成像，转化 为什么算机能处理的电信号、摄像机可以是电子管的，也可是固体状态传感单元。
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平顶山工业职业技术学院3.1.1感觉处理
机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强
、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过 这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于 计算机对图像进行分析、处理和识别。 完成。
1、图像的增强
图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常 采用灰度直方图修改技术进行图像增强。
图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相 连。
通常，在计算机中表示的一幅二维数字图像可表示为一个矩阵，其矩阵中的元素是 位于相应坐标位置的图像灰度值，是离散化的整数，一般取0，1，??，255。这主要是 因为计算机中的一个字节所表示的数值范围是0~255。另外，人眼也只能分辨32个左右的 灰度级。所以，用一个字节表示灰度即可。
但是，直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率，反映不出该像素在图像中的二维 坐标。因此，不同的图像有可能具有相同的直方图。通过灰度直方图的形状，能判断该 图像的清晰度和黑白对比度。
如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修 改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成一幅具有 均匀灰度概率分布的新图像，实现使图象清晰的目的。 2、图像的平滑
图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中，因成 像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。众所周知，实际获得的图像在形成、 传输、接收和处理的过程中，不可避免地存在着外部干扰和内部干扰，如光电转换过程 中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因 素等，均会使图像变质。因此，去除噪声，恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容 。
在本世纪四、五十年代发展起来的线性滤波器以其完善的理论基础，数学处理方便 ，易于采用FFT和硬件实现等优点，一直在图像滤波领域占有重要地位，其中以WIENER滤 波器理论和卡尔曼滤波理论为代表。但是线性滤波器存在着计算复杂度高，不便于实时 处理等缺点。虽然它对高斯噪声有良好的平滑作用，但对脉冲信号干扰和其它形式的噪 声干扰抑制效果差，信号边缘模糊。为此，1971年，著名学者TUKEY提出非线笥滤波器—
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平顶山工业职业技术学院 —中值滤波器，即把局部区域中灰度的中值作为输出灰度，并将其与统计学理论结合起 来，使用迭代方法，比较理想地将图像从噪声中恢复出来，并且能保护图像的轮廓边界 ，不使其变模糊。近年来，非线性滤波理论在机器视觉、医学成像、语音处理等领域有 了广泛的应用，同时，也反过来促使该理论的研究向纵深方向发展。 3、图像的数据编码和传输
数字图像的数据量是相当庞大的，一幅512*512个像素的数字图像的数据量为256 K 字节，若假设每秒传输25帧图像，则传输的信道速率为52.4M比特/秒。高信道速率意味 着高投资，也意味着普及难度的增加。因此，传输过程中，对图像数据进行压缩显得非 常重要。数据的压缩主要通过图像数据的编码和变换压缩
图像数据编码一般采用预测编码，即将图像数据的空间变化规律和序列变化规律用 一个预测公式表示，如果知道了某一像素的前面各相邻像素值之后，可以用公式预测该 像素值。采用预测编码，一般只需传输图像数据的起始值和预测误差，因此可将8比特/ 像素压缩到2比特/像素。
变换压缩方法是将整幅图像分成一个个小的（一秀取8*8或16*16）数据块，再将这 些数据块分类、变换、量化，从而构成自适应的变换压缩系统。该方法可将一幅图像的 数据压缩到为数不多的几十个特传输，在接收端再变换回去即可。 4、边缘锐化
图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达 到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。它是早期视 觉理论和算法中的基本问题，也是中期和后期视觉成败的重要因素之一。 5、图像的分割
图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时， 每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。某本质是将像素进行分类。分类的依 据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。图像分割是图像处理技 术的基本方法之一，应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。 图像分割主要有两种方法：一是鉴于度量空间的灰度阈值分割法。它是根据图像灰 度直方图来决定图像空间域像素聚类。但它只利用了图像灰度特征，并没有利用图像中 的其它有用信息，使得分割结果对噪声十分敏感；二是空间域区域增长分割方法。它是 对在某种意义上（如灰度级、组织、梯度等）具有相似性质的像素连通集构成分割区域 ，该方法有很好的分割效果，但缺点是运算复杂，处理速度慢。其它的方法如边缘追踪 法，主要着眼于保持边缘性质，跟踪边缘并形成闭合轮廓，将目标分割出来；锥体图像 数据结构法和标记松弛迭代法同样是利用像素空间分布关系，将边邻的像素作合理的归 并。而基于知识的分割方法则是利用景物的先验信息和统计特性，首先对图像进行初始
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6、图像的识别
图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已 分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任 务。
按照图像识别从易到难，可分为三类问题。第一类识别问题中，图像中的像素表达 了某一物体的某种特定信息。如遥感图像中的某一像素代表地面某一位置地物的一定光 谱波段的反射特性，通过它即可判别出该地物的种类。第二类问题中，待识别物是有形 的整体，二维图像信息已经足够识别该物体，如文字识别、某些具有稳定可视表面的三 维体识别等。但这类问题不像第一类问题容易表示成特征矢量，在识别过程中，应先将 待识别物体正确地从图像的背景中分割出来，再设法将建立起来的图像中物体的属性图 与假定模型库的属性图之间匹配。第三类问题是由输入的二维图、要素图、2·5维图等 ，得出被测物体的三维表示。这里存着如何将隐含的三维信息提取出来的问题，当是今 研究的热点。
目前用于图像识别的方法主要分为决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决 策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述（如统计纹理）为基础的；结 构方法的核心是将物体分解成了模式或模式基元，而不同的物体结构有不同的基元串（ 或称字符串），通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根 据字符串判断它的属类。这是一种依赖于符号描述被测物体之间关系的方法.
第4章 结论
除雪机器人外形很可爱，它采用GPS导航系统控制方向和运转行动，机身上安装有摄像镜头，像人眼一样“观察”和避开障碍物。这个机器人在雪面工作时，把积雪吸入机器内部，然后把松雪压缩成长方形的冰砖，最终将冰砖自动整齐地码放路边。此机器人具有灵活，但大约需要5年时间才能投入市场。
参考文献：
《工业机器人》/ 《机器人天空》/ 《机器人爱好者》/《百度文库》
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