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基于视觉的象棋棋盘识别

计算机工程与应用 2007年第34期43卷 220-222,232页

作者：杜俊俐张景飞黄心汉华中科技大学自动控制系郑州大学工程力学系郑州450001

基于视觉的象棋棋盘识别是象棋机器人软件的重要组成部分,其核心工作是棋盘图像二值化和棋子识别。针对棋盘全局二值化存在的问题,提出了基于相邻像素灰度差阈值的棋盘图像二值化方法;针对棋子文字方向任意的现象,提出了3种基于统计特... 详细信息

基于视觉的象棋棋盘识别是象棋机器人软件的重要组成部分,其核心工作是棋盘图像二值化和棋子识别。针对棋盘全局二值化存在的问题,提出了基于相邻像素灰度差阈值的棋盘图像二值化方法;针对棋子文字方向任意的现象,提出了3种基于统计特征的棋子文字识别方法。经实验验证,这些方法处理速度快、效果理想。

关键词：棋盘识别灰度差阈值年轮统计傅立叶变换

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基于LabVIEW的五子棋机器人棋盘识别

计算机工程与设计 2017年第1期38卷 242-246页

作者：毛丽民朱培逸卢振利彭伟伟常熟理工学院电气与自动化工程学院江苏常熟215500 阿威罗大学电子和信息通信工程研究所

针对五子棋机器人的棋盘信息提取进行研究,提出基于LabVIEW的棋盘识别方法。采用USB摄像头,利用NI Vision实现图像实时采集,进行图像灰度转换,提高图像处理算法运行的速度,对图像进行水平旋转、分割、缩放,解决下棋时手臂对棋盘的影响,... 详细信息

针对五子棋机器人的棋盘信息提取进行研究,提出基于LabVIEW的棋盘识别方法。采用USB摄像头,利用NI Vision实现图像实时采集,进行图像灰度转换,提高图像处理算法运行的速度,对图像进行水平旋转、分割、缩放,解决下棋时手臂对棋盘的影响,通过手动选取棋子模板方式识别棋子,提高棋子识别的准确率。测试结果表明,该棋子识别方法能快速准确地识别棋盘与棋子。

关键词： LabVIEW 图像处理五子棋机器人棋盘识别

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不均匀光照下的通用棋子定位方法

计算机应用 2020年第12期40卷 3490-3498页

作者：王亚杰张云博吴燕燕丁傲冬祁冰枝沈阳航空航天大学工程训练中心沈阳110136 沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136

针对下棋机器人系统中光照分布不均匀造成的棋子定位误差问题,提出了基于分块凸包检测和图像掩膜的通用棋子定位方法。首先,提取出棋盘轮廓上的点集,利用分块凸包法检测棋盘四个顶点的坐标;然后,定义标准棋盘图像中四个棋盘顶点的坐标,... 详细信息

针对下棋机器人系统中光照分布不均匀造成的棋子定位误差问题,提出了基于分块凸包检测和图像掩膜的通用棋子定位方法。首先,提取出棋盘轮廓上的点集,利用分块凸包法检测棋盘四个顶点的坐标;然后,定义标准棋盘图像中四个棋盘顶点的坐标,根据透视变换原理计算转换矩阵;其次,根据不同类型棋盘的小方格面积差异来识别棋盘类型;最后,将捕获到的棋盘图像陆续矫正为标准棋盘图像,获得相邻两个标准棋盘图像的差分图,并对差分图进行膨胀、图像掩膜相乘和腐蚀的操作,从而得到棋子有效区域并计算其中心坐标。实验结果表明:所提方法在四种光照不均匀情况下对围棋和象棋棋子的平均定位准确率可达到95.5%和99.06%,相较于其他棋子定位算法有明显的提升,并且解决了棋子粘连、棋子投影和镜头畸变导致的局部棋子定位不精准的问题。

关键词：棋子定位光照不均匀角点检测图像掩膜凸包棋盘识别下棋机器人

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象棋机器人视觉系统设计

电子技术应用 2007年第9期33卷 133-136页

作者：杜俊俐黄心汉华中科技大学自动控制系

视觉是象棋机器人软件的重要组成部分,其核心工作是棋盘图像二值化、棋子检测和棋子识别。并对棋盘全局二值化存在的问题,提出了基于相邻像素灰度差阈值的棋盘图像二值化方法;针对棋子文字方向任意的现象,提出了基于年轮统计的棋子文字... 详细信息

视觉是象棋机器人软件的重要组成部分,其核心工作是棋盘图像二值化、棋子检测和棋子识别。并对棋盘全局二值化存在的问题,提出了基于相邻像素灰度差阈值的棋盘图像二值化方法;针对棋子文字方向任意的现象,提出了基于年轮统计的棋子文字识别方法。实践证明,该方法处理速度快、识别效果理想。

关键词：棋盘识别图像处理灰度差阈值年轮统计

基于ARM嵌入式Linux的象棋机器人控制系统研究

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基于ARM嵌入式Linux的象棋机器人控制系统研究

作者：庄剑毅华南理工大学

学位级别：硕士

随着全球人口老龄化的加剧，娱乐机器人越来越受到各国政府和研究人员的重视。象棋机器人作为娱乐机器人的一种，融入了较多的计算机技术和人工智能技术，它不但能给人们带来愉悦，还能提高人们的智力水平。本文的研究目的就是要开发一... 详细信息

随着全球人口老龄化的加剧，娱乐机器人越来越受到各国政府和研究人员的重视。象棋机器人作为娱乐机器人的一种，融入了较多的计算机技术和人工智能技术，它不但能给人们带来愉悦，还能提高人们的智力水平。本文的研究目的就是要开发一套基于ARM嵌入式Linux的象棋机器人控制系统，它由ARM主控模块、棋盘识别模块和运动控制模块三大模块组成。 ARM主控模块作为系统核心，为整个系统的运行提供了ARM+嵌入式Linux架构的软硬件平台。在宿主机上建立嵌入式开发环境，然后将U-Boot启动引导程序、Linux系统内核和根文件系统移植到ARM硬件系统平台上。ARM主控模块同时是机器人行棋的决策中心，根据象棋博弈程序决策出机器人的下一步最佳走棋步骤。象棋博弈程序的设计主要包括局面表达、走法生成、局面评估和博弈树搜索算法四部分，其中博弈树搜索算法是关键，决定着机器人的智力高低。在介绍了博弈树搜索算法和分析了极大极小值算法、负极大值算法、-β剪枝搜索算法的基础上，本文采用搜索效率较高的-β剪枝搜索算法，并完成了整个象棋博弈程序的设计。棋盘识别模块负责获取棋盘上各棋子的坐标信息。本文提出一种基于光敏电阻的棋盘识别方法，在每个棋位上安装一枚光敏电阻，通过采集与分析棋手下棋前后的光敏电阻阻值状态，便可得到棋手的走棋信息。较之常用的图像识别方法，该方法具有硬件要求低、处理数据少、算法简单、识别效率高等优点。运动控制模块的功能是控制机械手完成抓取、移动和松放棋子的动作。本文采用AVR单片机ATmega16L作为运动控制芯片，ATmega16L通过UART通信接收来自ARM主控中心的数据，然后控制步进电机完成机械手的定位，控制DC电机实现机械手的上下移动，控制推拉式电磁铁实现抓取与松放棋子。三大模块都经过了测试，测试结果表明各模块的机械设计、硬件电路设计、控制设计和软件设计完全达到设计要求，同时证明了整套控制方案的可行性。

关键词：嵌入式Linux 象棋机器人运动控制博弈树搜索棋盘识别

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基于全局视觉的下棋机器人的研究与实现

基于全局视觉的下棋机器人的研究与实现

作者：张云博沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

目前,人机对弈大多停留在人与计算机的交互中,如果能实现用户与机器人的对弈,则更能体现机器智能的体验感与娱乐性。本文构建了基于全局视觉的下棋机器人系统,并重点研究了棋盘修复、检测和识别,以及棋子定位算法。主要研究工作如下:（... 详细信息

目前,人机对弈大多停留在人与计算机的交互中,如果能实现用户与机器人的对弈,则更能体现机器智能的体验感与娱乐性。本文构建了基于全局视觉的下棋机器人系统,并重点研究了棋盘修复、检测和识别,以及棋子定位算法。主要研究工作如下:（1）针对阴影和反光造成的棋盘图像局部缺失问题,提出了一种基于深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DC-GAN）改进的棋盘修复算法。实验结果表明:采用U-Net网络代替传统生成器结构,构造重建损失和对抗损失函数,在自制的三种人工噪声数据集上,网络表现良好,修复区域上下文达到一致性和连贯性。（2）针对棋盘背景复杂、扭曲造成的棋盘自动检测难以解决的问题,提出了自适应阈值结合形态学运算的棋盘分割算法、基于分块凸包的棋盘角点检测算法和基于透视变换的棋盘矫正算法。针对棋盘类型无法判断的问题,提出了一种自定义棋盘格匹配的棋盘类型识别算法。实验结果表明:棋盘能自动完成检测和识别类型操作。（3）针对光照分布不均匀造成的棋子定位误差问题,提出了一种基于图像掩膜的棋子定位方法。实验结果表明:该方法在四种光照不均匀情况下对围棋和象棋棋子的定位准确率可达到95.5%和99.06%,并且解决了棋子粘连、棋子投影和镜头畸变导致的局部棋子定位不精准的问题。（4）结合以上算法,设计了一个高灵活性、通用性强、支持多棋种的下棋机器人系统,实现了视觉系统、落子系统、博弈系统和实时展示系统的通信和功能设计,并具有保存棋谱和同步直播棋局等功能。

关键词：下棋机器人棋子定位棋盘识别图像修复凸包

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基于神经网络的不均匀光照下围棋识别方法

软件工程 2022年第11期25卷 1-4页

作者：赵祥赵新龙浙江理工大学机械与自动控制学院浙江杭州310018

针对围棋机器人系统中光照不均匀造成的棋子识别误差问题,提出了基于神经网络的不均匀光照下围棋棋子识别方法。首先,利用边缘检测算法确定棋盘位置;其次,利用阈值分割法检测出棋盘四个标定点的坐标,并通过透视变换矩阵转换为标准棋盘图... 详细信息

针对围棋机器人系统中光照不均匀造成的棋子识别误差问题,提出了基于神经网络的不均匀光照下围棋棋子识别方法。首先,利用边缘检测算法确定棋盘位置;其次,利用阈值分割法检测出棋盘四个标定点的坐标,并通过透视变换矩阵转换为标准棋盘图像;然后,基于多层感知器搭建神经网络模型,并训练出分类器;最后,将标准棋盘图像利用分类器进行棋子分类,并输出识别结果。所提方法在强光、室内灯光、暗光三种光照不均匀情况下对围棋棋子的平均识别准确率可达到98%以上,实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：棋子识别光照不均匀神经网络棋盘识别