一种象棋开局摆棋系统技术方案

一种象棋开局摆棋系统，主要由机器人载体、图像采集系统、图像处理系统、棋子（6）和棋盘（8）组成，其中：机器人载体包括手臂机器人（1）和抓棋手爪（7）；图像采集系统包括彩色摄像头（2）、数据传输线（3）、图像数据采集卡（4）和终端计算机（5），通过彩色摄像头（2）采集图像数据，通过数据传输线（3）将图像信息传输到安装在计算机（5）上的图像数据采集卡（4）上，图像处理系统负责将采集到的图像信息进行处理分析，根据颜色区分双方棋子（6），并作灰度处理，用SIFT算法识别棋子（6），定位棋子（6）坐标，最终通过机器人控制抓棋手爪（7）摆放棋子（6）。本系统结构模块化，可靠，针对不同的机器人载体，可以方便的安装使用，使摆棋过程真正实现自动化。（*该技术在2021年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本技术涉及机器人
，特别涉及一种对弈机器人系统中基于SIFT算法的数字图像识别技术实现棋子识别和定位摆棋的系统。
技术介绍
目前的象棋机器人在棋局的识别方面，基本采用两种模式一种是以棋盘作为传感器来识别棋子；一种是采用了机器视觉技术，采用视觉传感器结合图像处理技术来识别棋盘和棋子。随着机器视觉和图像处理技术的发展，机器视觉技术已经逐步(取代)棋盘传感器模式。图像识别技术作为象棋机器人视觉识别和定位系统的核心和基础技术之一，是目前象棋机器人视觉领域研究的前沿和热点，该技术在象棋机器人棋子感知、棋子定位、搬运棋子行为等具体实践中正得到越来越广泛的应用，其图像匹配算法-SIFT算法也逐渐被人们所采用。SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度， 旋转不变量。运用SIFT算法提取的SIFT特征点向量具有如下优点SIFT特征是图像的局部特征，对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变化性，对视角变化、仿射变换、噪音也保持一定程度的稳定性；独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配；多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。目前，象棋机器人视觉已经应用到下棋过程中，但在开局摆棋过程上，由于棋子放置位置的随意性，还没有见到有相关的开局摆棋专利系统。因此，目前的象棋机器人大都采用人工摆好棋子，然后才是机器人自己下期，这样的象棋机器人的下期效率低，需要人为干预，不利于象棋机器人的通用性和推广。
技术实现思路
根据
技术介绍
所述，本技术的目的在于避免上述不足，提供一种基于改进 SIFT算法的图像识别技术的象棋机器人开局摆棋系统，该系统可实现象棋机器人的自主摆棋，不必人为干预，提高效率，大大降低匹配时间，真正实现象棋机器人的全自动下棋。为了实现上述目的，本技术是通过以下技术方案来实现的一种象棋开局摆棋系统，包括机器人载体、图像采集系统、图像处理系统、棋子(6) 和棋盘(8)组成，其中机器人载体包括手臂机器人(1)和抓棋手爪(7);图像采集系统包括彩色摄像头(2)、数据传输线(3)、图像数据采集卡(4)、终端控制计算机(5)，必要时还要添加光源；图像处理系统包括SIFT识别棋子程序和终端控制计算机(5);彩色摄像头(2)固定在手臂机器人(1)上，彩色摄像头(2 )通过数据传输线(3 )与终端控制计算机(5 )上的图像数据采集卡(4)相连接。由于采用了上述技术方案，本技术具有如下优点和效果1、本技术实现了象棋的开局摆棋的自动化，突破了以往象棋机器人不能自动摆棋的缺点，不需要人为摆棋的干预，实现了真正的摆棋自动化；2、本技术利用视觉识别技术，不需要以传感器作为识别手段，因此对棋盘和棋子没有任何特殊要求，通用性强；3、本技术利用SIFT算法，无需对包含特定标示物背景图进行较精确的分割， 只要特定标示物背景图像中包括特定标示物的图像即可；4、本技术可对复杂背景、倾斜、形变、污浊、部分遮挡、光线变化的特定标示物进行有效识别；匹配时间短，非常适合象棋机器人下棋的实时性要求；5、本技术的图像采集系统和图像处理系统可以方便的移植其他象棋机器人载体上，对象棋机器人的平台没有特殊要求，对环境的适应性强、移动性强；6、本技术利用图像坐标和实际坐标的对应关系，实现了象棋机器人视觉定位。附图说明图1为本技术系统的模块结构示意图图2为本技术系统的结构连接示意图。具体实施方式由图1示出基于SIFT算法的数字图像识别技术实现棋子识别和定位摆棋的系统模块，它包括三个模块机器人载体1、图像采集系统2和图像处理系统3。图像采集系统2 和图像处理系统3对机器人载体1模块依赖性低，可以根据机器人的不同而移植过来。由图2示出本技术系统的结构连接示意图，象棋开局摆棋系统包括机器人载体、图像采集系统、图像处理系统、棋子6和棋盘8，其中机器人载体包括手臂机器人1和抓棋手爪7 ；图像采集系统包括彩色摄像头2、数据传输线3、图像数据采集卡4、终端控制计算机5，必要时还要添加光源；图像处理系统包括SIFT识别棋子程序和终端控制计算机5 ； 彩色摄像头2固定在手臂机器人1上，彩色摄像头2通过数据传输线3与终端控制计算机 5上的图像数据采集卡4相连接。本技术基于SIFT算法(尺度不变特征变换算法)的视觉识别、定位流程图，摆棋的主要步骤如下(1)将机器人在初始位置对特定标示物景物进行图像采集，得到含有特定标示物图像的原始图像；(2)将获得的特定标示物，即机器人在初始位置拍摄的原始图像进行处理，根据象棋双方棋子的颜色不同，首先通过颜色来区分双方棋子；(3)将获得的特定标示物原始图像进行灰度处理，得到特定标示物图像的灰度图片，因为SIFT算法只能识别灰度图片，不能处理彩色图片，同时为了提高实时性，所以进行灰度处理，将彩色图片处理成灰度图片；(4)运用SIFT算法对得到的待识别图像进行处理，通过检测尺度空间极值点、精确定位极值点、为每个关键点指定方向参数及关键点描述棋子的生成这几步之后，提取出对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性SIFT特征向量，并存储在计算机数据库中，对目标图片进行匹配处理，来识别图片上的棋子；(5)对识别出的棋子进行计算得出其相对图片上的坐标，再根据图像坐标和实际坐标的关系，将其坐标转换成实际坐标，为机器人摆棋提供依据；(6)将计算得出的棋子实际坐标发送到终端控制计算机，终端控制计算机控制机器人载体1的抓棋手爪7摆放棋子。权利要求1.一种象棋开局摆棋系统，包括机器人载体、图像采集系统、图像处理系统、棋子(6) 和棋盘(8)组成，其中机器人载体包括手臂机器人(1)和抓棋手爪(7);图像采集系统包括彩色摄像头(2)、数据传输线(3)、图像数据采集卡(4)、终端控制计算机(5)；图像处理系统包括SIFT识别棋子程序和终端控制计算机(5);彩色摄像头(2)固定在手臂机器人(1)上， 彩色摄像头(2 )通过数据传输线(3 )与终端控制计算机(5 )上的图像数据采集卡(4 )相连接。2.根据权利要求1所述的象棋开局摆棋系统，其特征在于图像采集系统(2)加设光源。专利摘要一种象棋开局摆棋系统，主要由机器人载体、图像采集系统、图像处理系统、棋子(6)和棋盘(8)组成，其中机器人载体包括手臂机器人(1)和抓棋手爪(7)；图像采集系统包括彩色摄像头(2)、数据传输线(3)、图像数据采集卡(4)和终端计算机(5)，通过彩色摄像头(2)采集图像数据，通过数据传输线(3)将图像信息传输到安装在计算机(5)上的图像数据采集卡(4)上，图像处理系统负责将采集到的图像信息进行处理分析，根据颜色区分双方棋子(6)，并作灰度处理，用SIFT算法识别棋子(6)，定位棋子(6)坐标，最终通过机器人控制抓棋手爪(7)摆放棋子(6)。本系统结构模块化，可靠，针对不同的机器人载体，可以方便的安装使用，使摆棋过程真正实现自动化。文档编号B25J9/16GK202028163SQ201120095860公开日2011年11月9日 申请日期2011年4月2日 优先权日2011年4月2日专利技术者乔阳, 冯玉倩, 刘占民, 刘淑晶, 唐路璐, 唐鹏, 王伟, 王殿君, 高鹏 申请人:北京石油化工本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．　一种象棋开局摆棋系统，包括机器人载体、图像采集系统、图像处理系统、棋子（６）和棋盘（８）组成，其中：机器人载体包括手臂机器人（１）和抓棋手爪（７）；图像采集系统包括彩色摄像头（２）、数据传输线（３）、图像数据采集卡（４）、终端控制计算机（５）；图像处理系统包括ＳＩＦＴ识别棋子程序和终端控制计算机（５）；彩色摄像头（２）固定在手臂机器人（１）上，彩色摄像头（２）通过数据传输线（３）与终端控制计算机（５）上的图像数据采集卡（４）相连接。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王殿君，刘淑晶，王伟，刘占民，乔阳，唐鹏，冯玉倩，唐路璐，高鹏，
申请(专利权)人：北京石油化工学院，
类型：实用新型
国别省市：11