1. 研究目的与意义

随着社会的飞速发展，社会物流量迅猛增加，对物流仓储技术的要求也大大提高。整个物流行业发展的趋势表现为物流储运的自动化、柔性化和信息化，这其中就包括物料搬运装卸的机械化和智能化。而实现物料搬运装卸的机械化和智能化的关键就是如何保证叉车式机器人在搬运途中的位姿跟踪精度和在装卸作业点的定位精度。

叉车在企业的物流系统中扮演着非常重要的角色，是物料搬运设备中的主力军。广泛应用于车站、港口、机场、工厂、仓库等国民经济各部门，是机械化装卸、堆垛和短距离运输的高效设备。自行式叉车出现于1917年。第二次世界大战期间，叉车得到发展。中国从20世纪50年代初开始制造叉车。特别是随着中国经济的快速发展，大部分企业的物料搬运已经脱离了原始的人工搬运，取而代之的是以叉车为主的机械化搬运。因此，在过去的几年中，中国叉车市场的需求量每年都以两位数的速度增长。在工厂、仓库和港口等，成件托盘货物装卸、堆垛和短距离搬运作业中叉车被广泛的应用，但其不足是智能化和自动化水平低，而人工操作叉车过程中存在的问题是劳动强度大、高货架货物存取不易精确目测等。

随着计算机硬件技术、并行与分析处理技术、自动控制技术、传感器技术以及软件开发环境的不断快速发展，电机驱动与控制技术得到了很大的提高，叉车使用效率和可靠性等技术指标取得了突破性的进展，在这些先进技术基础上，研发新一代的智能叉车成为必然。

2. 研究内容和预期目标

随着社会的飞速发展，社会物流量迅猛增加，对物流仓储技术的要求也大大提高。整个物流行业发展的趋势表现为物流储运的自动化、柔性化和信息化，这其中就包括物料搬运装卸的机械化和智能化。而实现物料搬运装卸的机械化和智能化的关键就是如何保证叉车式机器人在搬运途中的位姿跟踪精度和在装卸作业点的定位精度。

目前绝大多数书的研究集中在利用激光技术引导叉车导航。激光导航叉车由于具有定位精度高、系统柔性好、运行速度快等突出特点在自动化仓库、烟草行业及其它工业领域已经得到了广泛应用。但是在精细定位叉车货叉相对于托盘位置的问题，由于激光测距仪只能获取前方一条线上的距离信息，因此无法可靠定位托盘孔位置。

为了解决上述问题，并且由于托盘孔的颜色、纹理均与托盘本身具有较大差别，本毕业设计采用价格低廉的单个摄像头拍摄的彩色图像，通过软件算法的设计，自动识别图像中托盘孔在图像中的位置，从而便于后续对托盘孔在三维空间中的实际位置进行定位。考虑到叉车孔中有一部分区域由于没有光照得到，所以在图像中非常黑，通过检测图像中黑色区域并且求它们的外接矩形，进一步验证矩形的宽高比等性质求得最终的检测结果。

3. 研究的方法与步骤

4. 参考文献

[1] 拉斐尔·c.冈萨雷斯, 理查德·e.伍兹. 数字图像处理（第三版）. 电子工业出版社，2017.

[2]张志涌，杨祖樱. matlab教程. 北京航空航天大学出版社. 2015.

[3]夏俊昇，胡俊峰，何永义，程浩. 图像识别在盲孔检测中的应用. 机电一体化，2001：54-56.

5. 计划与进度安排

2022/3/5～2022/3/11查阅资料，分析实施方案；

2022/3/12～2022/3/31 完成算法原型理论分析；

2022/4/1～2022/4/7 图像二值化（算法固定值由实验确定）；