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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近年来，随着传感与智能控制技术的不断发展，带来了一股智能机器人研究的热潮，各种各样的机器人渐渐进入了我们的生活中，机器人也从工业应用的领域走进了我们的生活，像服务类机器人，娱乐机器人，监测机器人等等，也成为了国际上热门的研究题目。娱乐和竞赛机器人作为机器人家族中新的一员已经被广泛的开发，而支撑其的技术支持是机器视觉（machine vision），机器视觉是机器人智能化的一个重要环节，得到了国内外机器人研究者们的广泛重视，现在世界各地都开始运用视觉传感器获得的信息来控制机器人，进行各种作业。

机器视觉是一个新而且发展十分迅速的研究领域，它的发展不仅大大推动智能系统的发展，也拓宽了计算机与各种智能机器的研究范围和应用领域。如今，机器视觉是一个重要的环节，也是人工智能的重要分支，赋予机器人以人类的视觉功能对机器人的发展与智能化及其重要的。通过机器视觉，机器人可以对采集的图像进行图像处理（image processing）和模式识别（pattern recognition）来识别和判别不同对象，具有很强的直观性，从而机器视觉可以在现实环境中高效准确控制机器人完成复杂工作。

国内外研究现状

2. 研究的基本内容

1. 在基于Matlab对图像进行识别，采集，对采集的图像进行预处理，进行图像增强，图像分割。
2. 用Freeman链码对处理的图像进行轮廓提取，运用傅里叶描述子法求出几何图形特征点个数，实现矩形拼图的识别（圆形，三角形，正方形类似），用边缘检测出的图像，提取出每个拼图块的顶角的坐标以及几何中心的坐标。
3. 以三角形为例，识别出拼图之后，利用三角函数求出该图形的旋转角度（正方形，矩形类似）。
4. 对比目标图形和实际拼出的图形的坐标，分析产生的误差。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1.实行方案：

1. 在基于matlab对我们将拍摄到的图片用imread()函数存入电脑，并用rgb2gray()函数进行灰度处理。然后对图像进行二值化，采用canny算子对图像进行分割处理。
2. 用freeman链码对处理的图像进行轮廓提取，运用傅里叶描述子法求出几何图形特征点个数，结合质心到边缘像素点的距离变换函数，实现三角形的识别（圆形，矩形，正方形类似）。
3. 以三角形为例，识别出拼图之后，将旋转变换前后的对应最长边按同一方向作出向量，求出最长边斜率，利用三角函数求出该图形的旋转角度（正方形，矩形类似）。
4. 对比目标图形和实际拼出的图形的坐标，分析产生的误差。

2.预期效果：

4. 参考文献

[1] richmond n j , willett p , clark r d . alignment of three-dimensional molecules using an image recognition algorithm[j]. journal of molecular graphics modelling, 2004, 23(2):199-209.

[2] belongie s , malik j , puzicha j . shape matching and object recognition using shape contexts[c]// ieee international conference on computer science information technology. ieee, 2010,471-474.

[3]姚雷博, 郭超, 张伟民. 基于边缘点特征值的快速几何图形识别算法[j]. 计算机应用研究, 2011, 28(11):4386-4388.