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基于机器视觉的智能无人巡检机器人设计

摘要

机器视觉技术在现代智能制造、智慧城市等领域得到广泛应用。本文基于机

器视觉技术，设计了一种智能无人巡检机器人，旨在提高巡检效率，降低劳动强

度和事故风险。本文介绍了机器视觉技术的原理和应用，介绍了巡检机器人的硬

件设计和软件实现。实验结果表明，本设计可以有效地检测目标物体，实现自主

导航和避障，实现智能巡检。

关键词：机器视觉，智能巡检，无人巡检机器人，自主导航，避障

Abstract

Machinevisiontechnologyhasbeenwidelyusedinmodernintelligent

manufacturing,smartcitiesandotherfields.Basedonmachinevisiontechnology,

thispaperdesignsanintelligentunmannedinspectionrobot,aimingtoimprove

inspectionefficiency,reducelaborintensityandaccidentrisk.Thispaperintroduces

theprincipleandapplicationofmachinevisiontechnology,andintroducesthe

hardwaredesignandsoftwareimplementationoftheinspectionrobot.The

experimentalresultsshowthatthisdesigncaneffectivelydetecttargetobjects,

realizeautonomousnavigationandobstacleavoidance,andachieveintelligent

inspection.

Keywords:machinevision,intelligentinspection,unmannedinspectionrobot,

autonomousnavigation,obstacleavoidance

第一章绪论

1.1研究背景

在现代工业制造、城市管理等领域，随着设备的复杂性和数量的增加，传统

的巡检方式已经无法满足需求。传统的巡检方式通常需要人力巡检，不仅效率低

下，而且存在劳动强度大、难以发现问题等问题。因此，如何提高巡检效率，降

低劳动强度和事故风险，成为一个迫切需要解决的问题。

机器视觉技术是一种新兴的智能化检测技术，它可以通过摄像头等传感器获取图

像信息，利用计算机视觉算法对图像进行处理和分析，从而实现目标物体的识别、

定位、跟踪等功能。因此，机器视觉技术在智能巡检领域有着广泛的应用前景。

1.2研究目的和意义

本文旨在设计一种基于机器视觉技术的智能无人巡检机器人，实现自主导

航、避障和目标检测等功能。主要研究内容包括：

设计巡检机器人的硬件系统，包括机器人的结构设计、传感器选型和控制系

统设计等。

开发巡检机器人的软件系统，包括机器视觉算法、自主导航算法和避障算法等。

进行实验验证，评估巡检机器人的性能和可行性。

本研究的意义在于：

提高巡检效率和精度，降低劳动强度和事故风险，为智能制造和智慧城市的

发展提供有力的支持。探索机器视觉技术在无人巡检领域的应用，推动机器视觉

技术的发展。为巡检机器人的研究和应用提供实用的经验和技术支持。

第二章机器视觉技术

2.1机器视觉技术原理

机器视觉技术是利用计算机对图像进行处理和分析，实现图像信息的识别、

定位、跟踪等功能的技术。机器视觉技术的主要原理包括：

图像获取：通过摄像头等传感器获取目标物体的图像信息。

图像处理：对图像进行去噪、滤波、边缘检测、特征提取等处理，提取出目

标物体的特征信息。

特征匹配：将提取出的特征信息与预先建立的模型进行匹配，确定目标物体

的位置和姿态。

目标跟踪：通过不断更新目标物体的位置和姿态信息，实现对目标物体的跟

踪。

2.2机器视觉技术应用

机器视觉技术在智能制造、智慧城市、医疗健康等领域得到广泛应用，如下：

智能制造：机器视觉技术可以实现对产品的质量检测和检验，提高生产效率

和产