BMXDDO1602 原始圖像為Logiteeh攝像頭采集的一幅室內用藍色標簽制作的結構化道路圖片，像素大小為320x240，首先將原始圖像進行灰度變換，并通過選取合適的閾值進行二值化處理。然后提取罔像有用信息，通過形態學的膨脹腐蝕等操作提取前進方向。如圖2所示。
圖3為常見的邊緣算子檢測效果比較。從圖3中可看出Canny和Sobel算子檢測效果相對好些，其中Sobel算子對噪聲具有平滑作用，能提供較為精確的邊緣方向信息。這里采用Sobel算子進行檢測，如圖4所示。
根據圖4，系統通過hough變換檢測兩條直線的位置，測出圖像的兩條邊緣線離兩端的像素大小，再根據實際地面距離進行標定，便可獲知機器人所在位置。
4.2 模板匹配算法
模板匹配技術是圖像目標識別技術中一個重要的研究方向，具有算法簡單、計算量小以及識別率高等特點，目前在目標識別領域得到廣泛應用。它是用一個較小的圖像，將模板與源圖像相比較，確定在源圖像中是否存在與該模板相同或相似的區域，若該區域存在，可確定其位置并提取該區域。它常采用模板與源圖像對應區域的誤差平方和作為測度。
設f(x，y)為MxN的源圖像，g(s，t)為SxT(s≤M，T≤N)的模板圖像，則誤差平方和測度定義為：
當A為常數時，則可用2B相匹配，當D(x，y)取得值時，便認為模板與圖像相匹配。通常假設A為常數時會產生誤差。嚴重時將無法正確匹配，因此可用歸一化互相關作為誤差平方和測度，定義為：
BMXDDO1602 IC697CPX782 IC697CPX928 IC697CPX935
IC697CSE784 IC697CSE925 IC697GDH701
IC697GDS701 IC697HSC700 IC697LBR701
IC697MCS704 IC697MDL240 IC697MDL241
IC697MDL250 IC697MDL251 IC697MDL252
IC697MDL253 IC697MDL254 IC697MDL340
IC697MDL341 IC697MDL350 IC697MDL640
IC697MDL651 IC697MDL652 IC697MDL653
IC697MDL654 IC697MDL671 IC697MDL740
IC697MDL750 IC697MDL752 IC697MDL753
IC697MDL940 IC697MEM713 IC697MEM715
IC697MEM717 IC697MEM719 IC697MEM731
IC697MEM732 IC697MEM733 IC697MEM735
IC697MLX000 IC697MSC800 IC697MSC801
IC697MSC802 IC697PCM711 IC697PWR710
IC697PWR711 IC697PWR720 IC697PWR724
IC697PWR748 IC697RCM711 IC698ACC701 IC698ACC720
IC698ACC735 IC698CHS009 IC698CHS017
IC698CHS109 IC698CHS117 IC698CHS217
BMXDDO1602
Item
LPT42
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LPT43
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LPT45
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LPT46
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LPT47
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LPT61
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LPT62
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LPT63
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LPT64
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LPS173-M
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LPS174-M
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LPQ153
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LPQ154
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LPS152
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LPS155
Astec/Emerson
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LPQ172
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LPQ173
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LPS172
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LPS174
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LPS175
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NTQ162
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NTQ163
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NTQ165
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Volts In:
Volts Out:
Watts:
NTQ123
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NTS353
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NTS353-CF
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NTS355
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NTS355-CF
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NTS358
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NTS358-CF
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NTS359
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NTS359-CF
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LPQ113
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LPQ113-B
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