基于视觉的五子棋定位与机械手抓取开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

五子棋作为一种传统的策略棋类游戏，具有规则简单、易于上手yet博弈性强的特点，深受大众喜爱。

近年来，随着人工智能和机器人技术的快速发展，将机器视觉和机械臂技术应用于五子棋游戏中，实现人机交互和自动化对弈，成为一个极具研究价值和应用前景的课题。

本选题旨在研究基于视觉的五子棋定位与机械手抓取技术，通过机器视觉技术识别棋盘和棋子，并引导机械臂完成棋子的抓取和放置，最终实现人机对弈或机器自动对弈的功能。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉、机器人技术和人工智能的快速发展，基于视觉的物体识别与机械臂抓取技术取得了显著进展，并在工业自动化、服务机器人、医疗等领域得到广泛应用。

五子棋作为一种经典的棋类游戏，其棋盘识别、棋子定位和机械臂抓取也成为了研究热点之一。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要研究内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.五子棋棋盘识别与定位:研究基于图像处理和计算机视觉技术的棋盘识别与定位方法，针对不同光照、背景、棋盘材质等复杂环境，进行图像预处理，提高图像质量。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.需求分析与方案设计:分析研究目标和技术难点，制定详细的研究方案，确定系统架构、功能模块、技术路线等。

2.相关理论与技术研究:深入学习机器视觉、机器人技术、数字图像处理、模式识别、运动控制等相关理论和技术，为后续研究工作奠定基础。

3.棋盘与棋子识别算法研究:研究基于图像处理和计算机视觉技术的棋盘和棋子识别算法，包括图像预处理、特征提取、目标检测、坐标标定等，并通过实验验证算法的有效性和鲁棒性。

5. 研究的创新点

本研究的预期创新点在于以下几个方面:1.融合深度学习的五子棋棋盘识别:针对传统图像处理方法在复杂背景和光照条件下识别精度不足的问题，将探索深度学习技术在五子棋棋盘识别中的应用，以提高识别精度和鲁棒性。

2.基于视觉伺服的机械臂抓取控制:为了提高机械臂抓取棋子的精度和稳定性，将研究基于视觉伺服的机械臂抓取控制方法，利用视觉信息实时调整机械臂的运动轨迹，实现精确抓取。

3.集成博弈算法的智能五子棋对弈系统:为了提高五子棋人机对弈系统的趣味性和挑战性，将研究集成博弈算法的智能五子棋对弈系统，使系统能够根据棋局形势做出合理的决策，与人类玩家进行更加智能化的对弈。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.刘伟,王田苗,李爱丽,等.面向服务机器人的视觉感知技术综述[j].机器人,2018,40(04):537-552 572.

2.张广军,李杰,郭雷.机器视觉技术现状及发展趋势[j].中国机械工程,2017,28(17):2033-2045.

3.贾鹤鸣,王耀南.基于深度学习的机械手抓取研究进展[j].控制理论与应用,2021,38(07):957-971.