本研究主要目的為智慧型機器人之火焰偵測及追蹤系統設計，在火災發生的初期，透過機器視覺與智慧型控制技術，達到即時火源偵測並進行追蹤與警報發送任務，以掌握消防救災之最佳時期，降低人員傷亡與財產損失。
    本系統之移動平台為兩輪式自走車(Segway Rmp50)，視覺監視系統以網路攝影機(Webcam)擷取即時影像，利用影像處理技術將影像空間型別轉換，再將RGB色彩空間轉換為YCbCr色彩空間，利用各色彩空間特性取得最佳參數，並以Y、Cb、Cr特性最佳化處理後，再進行二值化將火焰區塊具體顯示，使用座標平均法判斷火焰中心設計火焰辨識系統，最後結合模糊控制器完成火焰追蹤系統，達到火焰即時追蹤及初步警報發送功能。智慧型消防機器人可透過視覺系統得知環境資訊，判定火災事件，再由智慧型控制技術進行火源辨識，當感測器判斷為火災時，立即執行追蹤動作及發送警報，完成迅速確實的追蹤通報任務，達成消防通報目的。

The objective of this thesis is to develop the fire detection and tracking system for an intelligent robot. Through the technology of machine vision and intelligent control, this intelligent robot can achieve the purpose of real-time fire detection, tracking and alarm transmission when the fire breaks out at the early stage in order to grasp the best opportunities for the fire rescue and to reduce the casualties and property losses.
    The mobile robot platform is a two-wheel self-propelled vehicle(Segway Rmp50). By using the webcam, the visual surveillance system captures the real-time image, and to convert the RGB color space to YCbCr color space by image processing technology. The optimal  parameters of Y, Cb and Cr is obtained by using the color space characteristics. Then, the captured image is processed again by the binary technology. The fire recognition subsystem is designed by the center of fire feature. Finally, the real-time fire tracking and alarm system is developed by integrating the fire recognition subsystem and the fuzzy controller. The intelligent fire fighting robot can be applied to detect the fire event and get the environmental information by the machine vision subsystem. It is capable to make the fire tracking and send out fire alarm signal whenever the fire accident is detected.

目錄
中文摘要I
英文摘要II
目錄IV
圖目錄VII
表目錄XI
第一章 緒論1
1.1、前言1
1.2、研究動機與目的1
1.3、相關文獻3
第二章 基礎理論8
2.1、色彩空間8
2.1.1、RGB色彩空間8
2.1.2、YCbCr色彩空間9
2.2、座標平均法10
2.3、模糊理論12
2.3.1、模糊化(Fuzzification)13
2.3.2、規則庫(Rule Base)13
2.3.3、推論引擎(Inference Engine)14
2.3.4、解模糊化(Defuzzification)14
第三章 研究設備與方法15
3.1、研究設備15
3.1.1、機器人移動平台15
3.1.2、機器視覺裝置16
3.1.3、控制器及機構旋轉裝置17
3.1.4、火焰感測及警報器20
3.1.5、系統裝置整合24
3.1.6、系統開發平台27
3.2、影像處理流程29
3.2.1、影像擷取29
3.2.2、空間型別轉換30
3.2.3、色彩空間轉換32
3.2.4、影像相減法34
3.2.5、影像二值化37
3.2.6、形態學運算39
第四章 實驗結果與驗證42
4.1、火焰區塊顯示42
4.2、火焰最大區塊中心搜尋43
4.3、影像分析及控制流程46
4.4、模糊控制系統49
4.5、警報通知56
4.6、影像系統整合58
4.7、火焰追蹤實驗59
第五章 結論與討論65
5.1、結論65
5.2、討論66
參考文獻67

圖目錄
圖1.1、研究步驟流程圖2
圖1.2、滅火機器人3
圖1.3、水柱式滅火機器人4
圖1.4、水霧式滅火機器人4
圖1.5、保全機器人4
圖1.6、中華電信一號滅火機器人5
圖1.7、英國消防機器人5
圖1.8、VFDS系統6
圖1.9、GKB監控攝影機7
圖1.10、FLIR紅外線熱感器7
圖2.1、RGB立方體展開圖8
圖2.2、RGB色彩混合表現9
圖2.3、座標平均法示意圖11
圖2.4、模糊邏輯控制器架構13
圖3.1、Segway移動平台16
圖3.2、網路攝影機(Webcam)17
圖3.3、微處理控制器18
圖3.4、減震板及控制器18
圖3.5、伺服馬達19
圖3.6、馬達及旋轉機構側視圖20
圖3.7、紫外線火焰感測器21
圖3.8、紫外線感測範圍示意圖22
圖3.9、感測器置放裝置正視圖23
圖3.10、感測裝置固定器側視圖23
圖3.11、警報通知裝置24
圖3.12、感測及追蹤裝置側視圖25
圖3.13、感測及追蹤裝置正視圖25
圖3.14、車體及裝置後視圖26
圖3.15、系統裝置側視圖26
圖3.16、控制系統介面27
圖3.17、整體系統架構28
圖3.18、原始火焰照片(RGB)30
圖3.19、火焰即時影像31
圖3.20、空間型別轉換後結果32
圖3.21、R、G、B參數調整二值化圖33
圖3.22、Y、Cb、Cr參數調整二值化圖34
圖3.23、Y色彩空間36
圖3.24、Cb色彩空間36
圖3.25、影像相減結果37
圖3.26、影像二值化結果39
圖3.27、侵蝕膨脹結果41
圖4.1、輪廓搜尋結果43
圖4.2、最大面積搜尋示意圖44
圖4.3、最大面積中心搜尋結果45
圖4.4、目標中心位置顯示46
圖4.5、影像辨識系統47
圖4.6、影像辨識結果48
圖4.7、影像處理及動作控制流程圖49
圖4.8、影像範圍設定區分50
圖4.9、車體控制之影像判斷區域51
圖4.10、伺服馬達控制之影像判斷區域53
圖4.11、模糊控制流程圖55
圖4.12、警報感測電路56
圖4.13、火焰警報系統動作連續示意圖57
圖4.14、影像系統介面59
圖4.15、野營火把60
圖4.16、上下追蹤動作分解圖61
圖4.17、左右追蹤動作分解圖63
圖4.18、前後追蹤動作分解圖64

 
表目錄
表1.1、98與97年各時段之火災發生率統計表1
表4.1、車體控制之模糊規則庫	52
表4.2、伺服馬達控制之模糊規則庫54

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[2]http://patent.ee.csu.edu.tw/patent/(正修科技大學電子系智慧型載具開發實驗室電子資料庫)
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