在工業(yè)控制中，傳統(tǒng)的PID控制至今仍處于主導(dǎo)地位，然而常規(guī)PD控制器的控制效果和控制時常受到制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自組織功能和聯(lián)想并行處理等優(yōu)點(diǎn)，使其在復(fù)雜的工業(yè)控制中得到了廣泛應(yīng)用。

這里作者具體探討兩種關(guān)于視覺智能起重機(jī)系統(tǒng)的概念設(shè)計，以期參考:

一、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID系統(tǒng)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框國它主要由3個部分組成

(1)經(jīng)典PID控制器:直接對被控對象過程進(jìn)行閉環(huán)控制，其三個參數(shù)在線確定。采用垍量式PID，控制算法為

(2)RBF辯識網(wǎng)絡(luò):用于建立被控系統(tǒng)的辯識模型，以便動態(tài)地觀測控制對彖的輸岀對控制輸?shù)撵`敏度，提供給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其徑向基函數(shù)為高斯函數(shù)。辯識器的性能指標(biāo)函數(shù)為根據(jù)梯度下降法，修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)等參數(shù):其中為學(xué)習(xí)率，為慣性系數(shù)。

(3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):采用三層BP網(wǎng)絡(luò)，通過調(diào)整自身權(quán)系數(shù)，對PID控制參數(shù)控制性能指標(biāo)的。

二、本視覺智能起重機(jī)系統(tǒng)主要由機(jī)械系統(tǒng)及電控系統(tǒng)組

(1)機(jī)械系統(tǒng)

機(jī)械部分主要由行走小車、主梁、立柱、底座等組成，是實(shí)際起重機(jī)的等比例縮小模型，用以模我起重機(jī)運(yùn)行中的各種狀態(tài)，小車的行走機(jī)構(gòu)采用伺服電機(jī)驅(qū)動

小車位移測量采用對伺服電機(jī)的碼盤信號進(jìn)行分頻與計數(shù)，分頻可通過在伺服電機(jī)驅(qū)動器中沒置一走的參數(shù)來實(shí)現(xiàn)，計數(shù)可通過電控系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)采集卡來實(shí)現(xiàn)

小車的位置限位保護(hù)裝置采用反射式光電開關(guān)，來實(shí)現(xiàn)行走小車的限位報普功能，其檢測距離大約為0-30cm

2)電控系統(tǒng)

圖像采集

利用工業(yè)CD采集圖像，將得到的圖像模擬電壓信號輸入到圖像采集卡中，轉(zhuǎn)換為便于計箅機(jī)處理的數(shù)字信號。像采集卡安裝在工業(yè)控制計算機(jī)的PC總線插槽中，醫(yī)像采樣速度為25幀/秒，滿是系統(tǒng)控制的實(shí)時性要求。

交流伺服驅(qū)動

本視覺智能起重機(jī)系統(tǒng)選定的交流伺服電機(jī)及驅(qū)動器具有全閉環(huán)控制功能，配有多種精度的編碼器可供選用，可以選擇脈沖量進(jìn)行位置控制、模擬量進(jìn)行速度控制與轉(zhuǎn)矩控制等多種控制方式，具有完善的過壓、過載、過電流保護(hù)功能，是一個開放式的交流伺服電機(jī)系統(tǒng)，可以根據(jù)實(shí)際需要，調(diào)整電機(jī)參數(shù)，從而達(dá)到滿意的效果

基于工業(yè)計算機(jī)的控制平臺

基于視覺的起重機(jī)目標(biāo)定位系統(tǒng)以工業(yè)計算機(jī)為控制核心，它突出的特點(diǎn)是具備高性能的算能力和存儲容量，有大量的應(yīng)用軟件可以使用，適用于復(fù)雜應(yīng)用和大量數(shù)據(jù)處理。通過在工業(yè)計算機(jī)內(nèi)安裝數(shù)據(jù)采集卡和圖像采集卡等，就可對起重機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)動參數(shù)進(jìn)行采集，并且產(chǎn)生伺服電機(jī)的各種控制信號

三、系統(tǒng)的算法

本視覺智能起重機(jī)系統(tǒng)軟件采用VC++語言進(jìn)行設(shè)計開發(fā)，軟件界面主要分為參數(shù)設(shè)置，狀態(tài)顯示，自動控制，手動控制等頁面，其中控制頁面中包含視煩采集像及相關(guān)參數(shù)顯示。下面重點(diǎn)介紹本軟件的

1.定態(tài)SUSAN算法

SUSAN箅法由Smith在1997年提出，是"SmallestUnivalueSegmentAssimilatingNucleus"的縮寫，即同化核分割小值。SUSAN算法的核心思想是假設(shè)有一個圓形的區(qū)域，稱其為掩模，它的中心有一個核，在整個國像區(qū)城內(nèi)移動這個掩模，在掩模區(qū)域內(nèi)，若一坐像素點(diǎn)與掩模核的灰庋值相近，就稱這些點(diǎn)構(gòu)成的區(qū)域是USAN(UnηivalueSegmentAssimilatingNucleus)，即同化核分制相同值區(qū)域。若掩模核處在圖像的一條直線邊緣附近時，USAN值接近其大值的一半;若掩模核處在像的一個拐角處，則USAN值接近大值的四分之一。這樣就可以根據(jù)USAN值在一幅像中搜索國像的邊緣或拐角。

在視覺智能起重機(jī)提取車輛邊緣及拐角時，基于·定的先驗知識，我們可以構(gòu)造著干特定的掩模度的提取特走方向的邊緣和拐角信息的同時還能一走程度上的抑制噪聲。具體定態(tài)SUSAN算法如下

(1)選定掩模，遍歷車道中與其相關(guān)熱京區(qū)域中的每個像素，采用以下相似比較函數(shù)判斷掩模所掩蓋的區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)與掩模的相似程度其中為掩模核的坐標(biāo)，為掩模區(qū)域其它點(diǎn)的坐標(biāo)。、分別為點(diǎn)和的灰度值。閾值決走了兩個點(diǎn)相似的大差異。為輸出的結(jié)果

(2)掩模區(qū)域的USAN值可以由式(2)計算，其中:為USAN中像素個數(shù)，它給出了USAN值。將n與某閾值相比較，得到像素響應(yīng)函數(shù):(3)其中為該掩模對應(yīng)的大值。反映了點(diǎn)及其附近的像素與掩模相似的程度。

2.矩形目標(biāo)識別方法

(1)拐角匹配:選定初始拐角，確定對應(yīng)拐角位置所在的熱點(diǎn)區(qū)域，在此區(qū)域內(nèi)尋找與其關(guān)

(2)邊緣匹配:若拐角匹配成功，在相應(yīng)熱京區(qū)域內(nèi)尋找與其類型匹配的

(3)若匹配成功，計算目標(biāo)大小，位置等信，得出識別結(jié)果。

(4)目標(biāo)跟蹤:對于已識別出矩形目標(biāo)，通過引入相似度函數(shù)和已有的矩形目標(biāo)模板進(jìn)行匹配來判斷該目標(biāo)

(5)熵值差和平均灰度差是匹配的主要依據(jù)，后更新相關(guān)參數(shù)和模板

對于起重機(jī)而言，發(fā)展智能無人起重機(jī)是未來發(fā)展的必然趨勢，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)晨，更是使得其智總化成為可能。對于視覺看能起重機(jī)而言，筆者也是基于現(xiàn)有的科學(xué)技術(shù)，提出了相應(yīng)的視覺智能起重機(jī)概念設(shè)計，希望能夠為看能起重機(jī)的發(fā)展做出一點(diǎn)貢獻(xiàn)。

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