在各類機械人競賽中,識別賽道邊界線是機械人實現自動跟蹤、路徑規劃及轉向決策的核心能力。
傳統紅外線或單點光電感測器僅能偵測色差,無法辨識線條角度與曲率資訊。
為此,教育機器人製造商採用星瞳的OpenMV智能相機識別技術,整合AI機器視覺與圖像幾何計算算法,實現對軌道邊界線(如黃灰交界線)的實時識別、角度測量及位置追蹤。
此系統可廣泛應用於智能汽車競賽、自動駕駛模型車及教育編程平台等場景,為機器人提供高精度視覺導航能力。

教育機械人製造商採用星瞳科技的OpenMV智能相機識別技術,實現自動軌跡識別與實時轉向控制。
於機械人前端安裝攝像頭,用以俯瞰地面軌道區域。系統配備電腦視覺及影像識別技術,能夠透過色彩閾值分割、邊緣檢測及線條擬合演算法(霍夫變換)自動提取軌道邊界線(黃灰或黑白分隔線),同時實時計算線條的中心位置與角度。
辨識演算法輸出包括:線段中心點的座標(x, y),用於確定機器人相對於軌道的偏移;以及傾斜角度θ,用於計算機器人的轉向方向及修正角度。
當機械人偏離軌道中心或邊界角度發生突變時,系統會立即透過串行端口或I²C介面將位置和角度數據傳送至主控STM32,從而實現轉向校正與速度控制。
OpenMV嵌入式視覺模組在強光、陰影及地面反射條件下均能保持穩定運作。憑藉其靈活高效的設備端人工智能及邊緣部署能力,其辨識率可達每秒60幀,實現真正的實時導航控制。
透過此解決方案,教育機械人製造商已實現基於機器視覺的軌道識別與角度測量系統,使機械人能夠「看見軌道、理解方向、智能駕駛」,顯著提升比賽表現與智能控制能力。

基於OpenMV的人工智能哨兵:重點場所未關閉自動提醒
自動判斷重點場所的門是否長時間未關閉,並即時發出提醒。

人員越界即發出警報,OpenMV演繹「安全邊界感」
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「AI城管」來啦,採用OpenMV構建的佔道經營自動識別系統
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