1. 研究目的与意义（文献综述）

研究目的和意义

随着计算机视觉技术与图像处理技术的不断发展，可以充分利用视觉理解技术为加工中心工作人员提供直观的机器状态，从而为人们提供更为方便、智能的使用体验。将计算机视觉技术应用到加工中心的机器监测系统中可以有效地为工作人员提供安全的保障，通过安装在车间内的摄像仪器采集信号灯的环境信息，将获取的图片信息输入系统中处理，采用目标检测和模式识别等图像处理技术解决信号灯的识别问题，并对处理结果进行反馈，从而达到对机器状态的识别和判断的作用。

对信号灯的实时检测和准确识别，一方面可以提醒工作人员信号灯的状态信息，从而根据这些信息做出反应，避免因疏忽大意引发生产事故，对保障操作安全有重要意义；对于无人车间，更是需要实时检测和准确识别信号灯的状态，从而获取机器信息并做出相应的状态判断。。同时也为工业行业的无人化带来了积极的技术推动力和更大的经济效益。

综上所述，设计基于计算机视觉的加工中心信号灯检测与识别系统来实时检测和准确识别信号灯的状态信息，在辅助车间工作人员安全操作、为无人车间提供机器状态监测、减少工业生产事故等多方面具有重要的意义和价值。

2. 研究的基本内容与方案

研究内容

本文主要利用摄像头获取信号灯的图像，并对图像中的信号灯进行分析，应用图像处理技术处理信号灯图像，实现信号灯的检测和识别。本文研究对象如图1所示，从图中可以看出，信号灯的背景环境非常复杂，存在各种各样的干扰影响信号灯的识别。由于目前大多是针对简单背景环境下的信号灯进行研究，对于现实复杂背景环境下的信号灯来说，存在较多的不足之处。因此在现有的信号灯检测与识别算法的基础上，对信号灯的检测过程、识别方法和跟踪算法做出相应的改进，具体的说，本文主要对以下几个方面进行研究：

（1）复杂背景环境下信号灯的检测算法研究。对信号灯进行识别前要先定位信号灯的感兴趣区域，通过分析、对比现有的一些检测算法，综合考虑信号灯的颜色特性和颜色排序，提出一种能够比较快速准确定位信号灯区域的检测算法。

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需基本原理及技术方法。

确定方案，完成开题报告。

第4－8周：分析和设计色灯状态的检测与识别算法，设计网络协议。

4. 参考文献（12篇以上）

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[4]彭刚等编著.基于arm cortex-m3的stm32系列嵌入式微控制器应用实践. 电子工业出版社. 2011.1.
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