| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-30页 |
| ·前言 | 第15-17页 |
| ·国内外自主示教相关技术的研究状况 | 第17-25页 |
| ·双目立体视觉的研究现状 | 第17-20页 |
| ·国外双目立体视觉的研究状况 | 第18-19页 |
| ·国内双目立体视觉的研究状况 | 第19页 |
| ·焊接机器人的双目立体视觉研究状况 | 第19-20页 |
| ·焊接机器人结构光主动视觉研究状况 | 第20-22页 |
| ·自动目标检测与识别技术的发展状况 | 第22-23页 |
| ·机器人视觉伺服控制技术的发展状况 | 第23-25页 |
| ·自主示教关键技术研究中存在的问题 | 第25页 |
| ·本课题研究的意义、主要研究内容和难点 | 第25-30页 |
| ·本课题研究的意义 | 第25-27页 |
| ·选题意义 | 第25-26页 |
| ·针对性研究 | 第26页 |
| ·实用价值 | 第26-27页 |
| ·本课题研究的内容及难点 | 第27-30页 |
| ·焊接机器人自主示教的立体视觉系统设计 | 第27页 |
| ·焊接目标的自动检测和识别技术研究 | 第27-28页 |
| ·焊缝及周边结构立体视觉检测技术研究 | 第28页 |
| ·基于视觉伺服的焊接机器人的自动导引 | 第28-29页 |
| ·基于视觉反馈的焊接机器人自主示教的实现 | 第29-30页 |
| 第二章 焊接机器人立体视觉系统设计与标定 | 第30-49页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·焊接机器人立体视觉系统设计 | 第30-35页 |
| ·双目立体视觉系统的设计 | 第31-32页 |
| ·双目摄像机安装结构方式的选择 | 第31页 |
| ·摄像机选型及结构参数的选择 | 第31-32页 |
| ·带激光器双目立体视觉系统的设计 | 第32-35页 |
| ·激光器设计选型 | 第32-33页 |
| ·激光功率控制器设计 | 第33-35页 |
| ·双目立体视觉建模 | 第35-38页 |
| ·摄像机的内参数模型 | 第36-37页 |
| ·摄像机的外参数模型 | 第37页 |
| ·焊接机器人双目立体视觉模型 | 第37-38页 |
| ·摄像机标定 | 第38-41页 |
| ·摄像机Faugeras 线性标定法 | 第39-40页 |
| ·摄像机Faugeras 线性标定法的改进 | 第40-41页 |
| ·焊接机器人手眼立体视觉摄像机的标定 | 第41-48页 |
| ·机器人手眼标定原理 | 第41-43页 |
| ·机器人立体视觉标定实验与结果分析 | 第43-48页 |
| ·立体靶标的制作 | 第43页 |
| ·立体视觉标定软件模块 | 第43-44页 |
| ·标定试验结果 | 第44-46页 |
| ·立体标定精度检验 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 焊接目标自动检测与识别 | 第49-91页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·焊接目标图像ROI 的提取 | 第49-51页 |
| ·焊接目标的特征分析 | 第49-50页 |
| ·焊接目标ROI 区的提取方法 | 第50-51页 |
| ·基于模板匹配的焊接目标的自动检测 | 第51-58页 |
| ·NCC 灰度模板匹配算法 | 第51-52页 |
| ·序贯相似检测的快速模板匹配算法 | 第52-53页 |
| ·二维小波导引的序贯相似检测模板匹配 | 第53-55页 |
| ·三种模板匹配的焊接目标检测试验结果及比较 | 第55-58页 |
| ·基于NCC 模板匹配测试结果 | 第56页 |
| ·基于SSDA 序贯相似检测的焊接目标检测结果 | 第56-57页 |
| ·二维小波导引的SSDA 焊接目标检测结果 | 第57-58页 |
| ·三种模板匹配检测效率的比较 | 第58页 |
| ·基于空-频域结合的焊接目标的快速检测与定位 | 第58-66页 |
| ·图像的卷积与相关运算 | 第58-59页 |
| ·空-频域结合的快速图像相关运算 | 第59-62页 |
| ·基于快速相关匹配的焊接目标检测试验结果 | 第62-66页 |
| ·基于图像奇异值分解的焊接目标自动识别 | 第66-80页 |
| ·焊接目标的特征选择 | 第66-67页 |
| ·图像矩阵的奇异值分解原理 | 第67-68页 |
| ·图像奇异值分解的抗扰动测试 | 第68-70页 |
| ·焊接目标图像主轴的计算 | 第70-71页 |
| ·焊接目标图像的归一化奇异值分解 | 第71-78页 |
| ·图像归一化奇异值分解的计算步骤 | 第71-72页 |
| ·焊接目标的奇异值分解特征提取试验 | 第72-78页 |
| ·基于图像奇异值分解的焊接目标的自动识别 | 第78-80页 |
| ·焊接目标分类器设计 | 第80-90页 |
| ·焊接目标模式分类器选型 | 第80页 |
| ·组合神经网络分类器设计 | 第80-87页 |
| ·BP 神经网络及学习算法 | 第80-82页 |
| ·组合神经网络分类器结构设计 | 第82-87页 |
| ·组合神经网络分类器训练 | 第87-89页 |
| ·焊接目标组合神经网络分类器应用评估 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第四章 空间焊缝及周边结构的立体视觉检测 | 第91-137页 |
| ·引言 | 第91页 |
| ·双目立体视觉检测原理 | 第91-95页 |
| ·双目视觉的测量原理 | 第91-93页 |
| ·立体视觉匹配 | 第93-95页 |
| ·约束对匹配的简化 | 第95页 |
| ·双目立体视觉的极线约束方程 | 第95-97页 |
| ·极线几何概念 | 第95-96页 |
| ·极线约束方程与基础矩阵 | 第96-97页 |
| ·机器人手眼系统极线约束方程的建立 | 第97-100页 |
| ·机器人手眼基础矩阵的估算 | 第100-105页 |
| ·机器人手眼系统基础矩阵的Hartley-8 点计算法 | 第100-101页 |
| ·机器人手眼系统基础矩阵的间接计算 | 第101-102页 |
| ·基于RANSAC 方法的基础矩阵的鲁棒处理 | 第102页 |
| ·基础矩阵计算实例 | 第102-105页 |
| ·焊接目标及周围环境的立体视觉检测 | 第105-120页 |
| ·基于稀疏特征点匹配的立体视觉检测 | 第105-113页 |
| ·左右图像稀疏特征点的提取 | 第105-107页 |
| ·稀疏点圆窗口内的灰度匹配 | 第107-109页 |
| ·稀疏点圆窗口内的矩匹配 | 第109页 |
| ·试验结果与分析 | 第109-113页 |
| ·极线校正技术在焊接结构环境检测中的应用 | 第113-116页 |
| ·基于稠密特征点匹配的立体视觉检测 | 第116-120页 |
| ·灰度向量及相似性度量 | 第116-117页 |
| ·稠密点匹配的视差图计算 | 第117-118页 |
| ·试验结果与分析 | 第118-120页 |
| ·空间焊缝及周边结构的精确检测与重建 | 第120-136页 |
| ·极线约束与激光标识结合的立体匹配 | 第120-121页 |
| ·激光条纹图像的提取与预处理 | 第121-124页 |
| ·焊缝及周边结构的立体视觉检测试验 | 第124-132页 |
| ·试验数据处理结果及分析 | 第132-134页 |
| ·焊缝及周边结构的立体重建 | 第134-136页 |
| ·本章小结 | 第136-137页 |
| 第五章 基于视觉伺服的焊接机器人的导引与定位 | 第137-160页 |
| ·引言 | 第137页 |
| ·基于图像的视觉伺服系统原理 | 第137-140页 |
| ·视觉伺服的动态牛顿法 | 第139页 |
| ·图像雅可比矩阵的Broyden 估计法 | 第139-140页 |
| ·基于Broyden 估计法焊接机器人视觉伺服的实现 | 第140页 |
| ·基于支持向量回归机的图像雅可比矩阵的估计 | 第140-145页 |
| ·支持向量回归机原理 | 第141-142页 |
| ·图像雅可比矩阵的支持向量回归机估计模型的建立 | 第142-145页 |
| ·基于SVR-图像雅可比矩阵估计的焊接机器人导引的实现 | 第145-156页 |
| ·焊接目标图像特征的选取 | 第145-146页 |
| ·支持向量回归机的训练 | 第146-149页 |
| ·基于SVR-图像雅可比估计的机器人导引控制策略 | 第149-150页 |
| ·基于视觉伺服机器人导引试验结果与分析 | 第150-156页 |
| ·机器人手眼自动导引试验 | 第150-154页 |
| ·基于SVR 与Broyden 图像雅可比矩阵估计的自动导引对比试验 | 第154-156页 |
| ·基于立体视觉的焊接目标的精确定位 | 第156-159页 |
| ·本章小结 | 第159-160页 |
| 第六章 基于视觉反馈的焊接机器人自主示教的实现 | 第160-202页 |
| ·导言 | 第160页 |
| ·基于立体视觉检测的焊缝位姿的生成 | 第160-168页 |
| ·V 型坡口焊缝位姿的定义 | 第161页 |
| ·不开坡口空间角焊缝位姿的定义 | 第161-162页 |
| ·焊缝位姿数据信息的处理 | 第162-164页 |
| ·焊缝检测跟踪控制策略 | 第164-165页 |
| ·机器人手眼移动控制策略 | 第164-165页 |
| ·图像焊缝对中控制策略 | 第165页 |
| ·焊缝位姿立体视觉自动跟踪检测试验结果 | 第165-168页 |
| ·机器人焊枪姿态的计算模型分析 | 第168-172页 |
| ·机器人位姿的D-H 坐标表达方式 | 第168-172页 |
| ·机器人末端工具中心TCP 的标定 | 第172页 |
| ·焊接机器人自主示教的控制策略 | 第172-182页 |
| ·蚁群优化算法 | 第173-174页 |
| ·关节角蚁群优化建模 | 第174-178页 |
| ·关节角蚁群优化参数选择与仿真试验 | 第178-182页 |
| ·参数优化选择 | 第178-181页 |
| ·仿真试验结果 | 第181-182页 |
| ·机器人自主示教系统硬件的组成 | 第182-184页 |
| ·机器人自主示教系统软件设计 | 第184-193页 |
| ·软件开发语言与环境 | 第184页 |
| ·系统软件的基本架构 | 第184-185页 |
| ·主控计算机与机器人控制器的通信程序设计 | 第185-188页 |
| ·命令与数据交换协议 | 第185-186页 |
| ·通信程序设计 | 第186-188页 |
| ·空间焊缝跟踪检测程序设计 | 第188-190页 |
| ·机器人自主示教程序设计 | 第190-193页 |
| ·焊接机器人自主示教试验及结果分析 | 第193-197页 |
| ·基于自主示教的机器人自动焊接实例 | 第197-201页 |
| ·自动焊接试样及焊接参数 | 第197-198页 |
| ·自动焊接试验结果及分析 | 第198-201页 |
| ·本章小结 | 第201-202页 |
| 结论 | 第202-204页 |
| 参考文献 | 第204-214页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第214-216页 |
| 致谢 | 第216页 |
