基于机器视觉的象棋对弈平台棋局状态识别研究  

Chess Game State Recognition in Chess-Playing Platform Based on Machine Vision

作　　者：胡泽枫 文树英 黄婷婷[1] 邹媚敏 吴啓亮 

机构地区：[1]揭阳职业技术学院,广东揭阳522000

出　　处：《工业控制计算机》2025年第4期105-107,共3页Industrial Control Computer

基　　金：2023年广东省科技创新战略专项资金(大学生科技创新培育)立项项目:基于机器视觉与机械臂的中国象棋机器人设计与研究(pdjh2023b1065)。

摘　　要：随着人工智能技术的发展,象棋对弈机器人已经面向市场应用。但由于设备价格高及系统不完善等问题没有普及到大众,目前只作为展示或比赛使用。因此,基于机器视觉对象棋对弈平台进行研究与实现,优化系统对棋局对弈状态识别算法。采用图像处理技术降低平台对硬件设备的要求,减少摄像头偏移与光源亮度对系统的干扰。采用深度学习技术提高棋子的识别率,从而提高整个系统的稳定性。最后,将识别棋局状态结果转为虚拟象棋游戏画面进行显示,丰富象棋对弈平台的功能,为平台产品化和普及应用提供参考。This paper focuses on the research and implementation of a machine vision-based chess-playing platform,optimizing the system's algorithm for recognizing the state of chess games.Image processing techniques are employed to reduce the hardware requirements of the platform and minimize disturbances from camera misalignment and light intensity.Deep learning technology is utilized to enhance the recognition accuracy of chess pieces,thereby improving the overall system stability.Finally,the recognized chess game state is translated into virtual chess game visuals for display,enriching the functionality of the chess-playing platform and providing insights for its commercialization and widespread application.

关 键 词：机器视觉 象棋对弈平台 深度学习 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]