用计算机视觉玩转乐高：积木识别与自动组装

用计算机视觉玩转乐高：积木识别与自动组装

• 一、前言
• 二、基础知识储备：计算机视觉与乐高积木的技术交叉
• • 2.1 计算机视觉核心概念
  • 2.2 乐高积木的特征分析
  • 2.3 技术栈选型
• 三、乐高积木识别系统的实现
• • 3.1 图像采集与预处理
  • • 3.1.1 硬件设备选择
    • 3.1.2 图像预处理代码实现
    • 3.1.3 预处理关键技术解析
  • 3.2 基于传统计算机视觉的积木识别
  • • 3.2.1 颜色识别实现
    • 3.2.2 形状识别与轮廓分析
  • 3.3 基于深度学习的积木识别
  • • 3.3.1 数据集构建
    • 3.3.2 基于 YOLOv8 的积木检测模型
    • 3.3.3 模型评估指标
  • 3.4 积木姿态估计
  • • 3.4.1 相机标定
    • 3.4.2 积木位姿估计
• 四、乐高自动组装系统设计
• • 4.1 系统整体架构
  • 4.2 基于 ROS 的系统集成
  • 4.3 机械臂路径规划与控制
  • 4.4 组装规划算法
• 五、实战案例：自动组装乐高小车
• • 5.1 项目准备
  • • 5.1.1 硬件清单
    • 5.1.2 软件环境
  • 5.2 数据采集与模型训练
  • • 5.2.1 数据集构建
    • 5.2.2 模型训练结果
  • 5.3 系统部署与调试
  • • 5.3.1 相机标定与坐标转换
    • 5.3.2 机械臂轨迹优化
  • 5.4 组装效果与分析
• 六、挑战与解决方案
• • 6.1 识别挑战
  • • 6.1.1 积木重叠与遮挡
    • 6.1.2 光照变化影响
  • 6.2 组装挑战
  • • 6.2.1 机械臂定位精度不足
    • 6.2.2 积木抓取稳定性
• 七、未来方向与扩展应用
• • 7.1 技术发展趋势
  • 7.2 扩展应用场景
  • 7.3 开源项目推荐
• 八、总结
• 联系博主

用计算机视觉玩转乐高：积木识别与自动组装​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，乐高积木作为全球流行的创意玩具，不仅是儿童的最爱，也被广泛应用于教育、科研和机器人领域。传统的乐高搭建依赖人工操作，效率低且难以实现复杂结构的精准组装。而计算机视觉技术的发展，为乐高积木的自动化处理带来了新的可能 —— 从积木的智能识别到全自动组装，技术正在重新定义我们与乐高互动的方式。

一、前言

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立