随着机器人技术的成熟，机器人系统逐渐进入家庭生活与服务领域。 服务机器人在人们的日常生活中的应用越来越广泛。Internet的迅速发展使社会经济结构和人们的生活方式发生了巨大的变化，同时也给新世纪的智能机器 人研究和应用带来新的方向。随着电子计算机科学、图像处理、模式识别技术与理论的迅速发展，机器视觉的实际研究与应用日益得到重视，并不断地在许多领域得到骄人的成果。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉系统按其发展可分为三代。第一代机器视觉的功能一-般 是按规定流程对图像进行处理并输出结果。这种系统-般由普通数字电路搭成，主要用于平板材料的缺陷检测。第二代机器视觉系统一般由一台计算机, -一个图像输入设备和结果输出硬件构成。视觉信息在机内以串行方式流动，有一定学习能力以适应各种新情况。第三代机器视觉系统是目前国际上正在开发使用的系统。以采用高速图像处理芯片，并行算法,具有高度的智能和普通的适应性，能模拟人的高度视觉功能为目标。

而随着机器视觉的深入研究，工业机器人也得到了相应的发展。在生产线上，如果采取人力，由于现实因素，人类的视觉测量以及判断会因为个体差异以及疲劳度等多方面因素产生误差，严重时会演变成错误，但是机器会大幅度减少误差，保持高稳定性工作。如今，机器视觉作为主流的传感检测技术，以其特有的非接触测量、广谱视觉范围、长时间工作等优点，正逐渐取代传统的传感检测技术，成为机器人新传感检测技术的主要力量。此类技术适应当前机器人所需要完成的多样化以及复杂化任务，使得视觉伺服技术在机器人领域中成为了不可替代的重要技术，一般来说，机器视觉系统包括了图像采集、图像处理和运动控制。并且实际上，机器视觉在定位、特征识别、尺寸测量这些领域发展的比较好，可是在缺陷检测发展路线上任重而道远；双目视觉在其智能性、快速性、廉价性上面仍有非常大的发展潜力，识别混杂物体并且抓取的特性正在迅猛发展；仓储机器人的发展以及任意物体识别机器人的发展方兴未艾。工业机器人一旦拥有机器视觉这种前沿性技术，有助于在检测、焊接等等各式各样的领域的应用发展。基于以上背景，目前不少以机器人为核心的企业也在寻求着机器视觉与工业机器人有机结合的路线。而到现在，工业机器人在迅速发展中，非常具有研究意义。

因此，本课题名称为基于机器视觉的机械手对五子棋的识别与抓取，将基于DOBOT机械臂进行识别和下棋的仿真和实物运行。意义则是结合机器视觉信息这一种富含多种信息的途径，以及人工智能大环境背景下，有着十分广泛的应用前景。

如今，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。

2. 研究的基本内容与方案

一、 一，基本内容及目标