本論文選用Raspberry Pi3單板電腦以及Arduino Mega2560開發板設計一套可以透過影像處理即可直接藉由機械手臂快速書寫文字與繪畫圖案，其中透過Raspberry Pi3單板電腦負責OpenCV影像處理的工作， Mega2560開發板上負責逆向運動學推導。為了驗證此系統的可行性，我們設計了圖形繪畫與文字書寫兩個任務，首先我們先將此系統應用在繪圖功能上，透過Canny邊緣檢測算法，偵測輸入圖案的邊緣特徵點並將之繪出，藉此驗證整套自動化系統之溝通的實現以及機械手臂定位的精確性。再來，本論文為了透過此套系統來實現自動書寫功能，在輸入文字影像後使用OpenCV影像處理來提取骨架及輪廓，用做判斷毛筆的抬筆高度，接著找出起始點及鄰近點的斜率來決定筆劃順序，最後再將資訊傳給Mega2560開發板來做馬達控制。由實際實驗結果可得知本論文所提出之影像基礎書畫機器手臂有一定程度之書寫與繪畫功能。

This thesis selects Raspberry Pi3 and Arduino Mega 2560 to design a painting and calligraphy robot arm system by using the image processing through the delta robot arm. The Raspberry Pi3 is used to do the image processing and Arduino Mega 2560 is used to do the inverse kinematics and control motors. To verify the feasibility design of the system, two missions are applied. One is Painting mission and the other one is calligraphy mission. First, we apply the system on the painting mission. By using the Canny edge detection, detecting the edge of the image that we input then drawing. Through the mission we can verify the communication of whole system and accuracy of the robot arm. After that in order to achieve the calligraphy function by using the system. We input the letter image and using OpenCV to get the skeletons and contours as height of our brush then do the path-planning. Finally transmit the information to Mega 2560 to control the motor. From the real time experimental result, it shows that the proposed robot arm system can achieve favorable performance.

目錄
致謝	I
摘要	II
Abstract	III
目錄	IV
圖目錄	VI
第一章、	序論	1
1.1	機械手臂介紹	1
1.2	研究目的	3
1.3、	論文架構	6
第二章、	Delta手臂於繪圖應用	8
2.1、	Delta手臂之逆向運動學介紹	8
2.2、	邊緣測算法之影像處理	13
2.3、	Delta手臂控制之實現	17
2.3.1、	步進馬達之控制	17
2.3.2、	Raspberry Pi3與Arduino溝通	19
2.4、	實驗結果	20
2.4.1、	繪畫順序流程	20
2.4.2、	系統程式流程	22
2.4.3、	繪圖實現	23
第三章、	Delta手臂於書寫應用	26
3.1、	文字型圖形處理	26
3.1.1.	侵蝕及膨脹	27
3.1.2.	細線化	30
3.1.3.	Canny邊緣測算法與取點至邊緣之距離	32
3.2、	筆劃順序判斷	35
3.3、	實驗結果	37
第四章、	結論與未來研究	46
4.1	、結論	46
4.2	、未來研究	47
參考文獻	49


 
圖目錄
圖1.1、常見的機械手臂樣式……………………………………………………………2
圖1.2、台灣科技大學所提出使用之RV-3AJ五軸機械手臂………………………….4
圖1.3、利用樂高所組成之三軸機械手臂繪圖系統………………………...………….4
圖1.4、淡江大學所提出之六軸機械手臂繪圖系統………………………...………….4
圖1.5、KUKA工業機械手臂展示書寫英文字的能力…………...………...………….5
圖1.6、DOBOT機械手臂展示書寫中文字的能力…….…………………...………….5
圖1.7、本論文所設計之系統架構圖………………………………………...………….6
圖2.1、直角座標上A、B、C各柱的位置示意圖….……………………...………….9
圖2.2、機構部位之定義示意圖……………………………………………...………….9
圖2.3、Canny邊緣測算法比較圖………………………………………….....……….14
圖2.4、大津演算法找出Canny邊緣測算法閥值………………………...…….…….15
圖2.5、其他範例………………………...………………………………………..…….16
圖2.6、Nema17步進馬達………………………………….……………...……..…….17
圖2.7、A4988腳位圖………………………………………………….……………….18
圖2.8、Raspberry Pi3單板電腦………..…………………………………………...….19
圖2.9、繪圖順序流程圖………………………………………………………….…….21
圖2.10、封閉圖形之示意圖……………………………………………………...…….22
圖2.11、流程圖………………………………………………………………...……….23
圖2.12、茶杯繪圖結果….…………………………………………………………..….24
圖2.13、卡通繪圖結果………….……………………………………………………...25
圖3.1、膨脹侵蝕…………………………………………...…..……………………….27
圖3.2、侵蝕…………….……………………………………………………………….28
圖3.3、不同結構元素之侵蝕……………………………………………….………….28
圖3.4、膨脹與侵蝕……………………………………………………….…………….29
圖3.5、細線化………………………………………………………………….……….31
圖3.6、細線化之初始設定……………..………………………………………...…….32
圖3.7、細線化與邊緣化結果………………………………………………….……….33
圖3.8、細線化至邊緣距離……………………………………………...………..…….33
圖3.9、“正” 中文細線化影像之端點示意圖…………………...…………………….35
圖3.10、路徑規劃…………………………………………………………...………….36
圖3.11、本論文所提出之筆劃順序流程圖………………………………...………….37
圖3.12、”江”字結果…………….…………………………………………………..….38
圖3.13、”高”字結果…………………….……………………………………………...40
圖3.14、不同字體之結果……………………………………………………...……….41
圖3.15、”飛”字結果……………………………………………………………………42
圖3.16、”正”字結果…………………………………………………...……………….43
圖3.17、”中”字結果……………………………………………………………...…….44
圖3.18、”淡”字結果………………………………………………………...………….45
圖4.1、書寫結果…………………………………………………………….………….48

參考文獻
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