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基于BP神经网络的机器人视觉伺服控制系统设计

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-21页
   ·机器人技术的发展第11-14页
   ·机器人视觉伺服系统概述第14-17页
     ·机器人伺服系统结构分析第14-16页
     ·机器人视觉伺服主要研究内容第16-17页
   ·机器人视觉伺服的图像处理概述第17-18页
   ·人工神经网络技术概述第18-20页
     ·人工神经网络的发展第18-19页
     ·人工神经网络的发展趋势第19页
     ·我国神经网络研究现状第19页
     ·人工神经网络在机器人上的应用第19-20页
   ·课题来源及主要研究内容第20-21页
第2章 机器人视觉伺服控制系统体系结构第21-32页
   ·视觉伺服机器人系统结构设计第21页
   ·机器人视觉伺服控制系统组成第21-23页
   ·机器人本体及运动控制模块第23-27页
     ·SCARA 机器人本体结构第23-24页
     ·运动控制模块组成第24-25页
     ·机器人运动控制模块软件结构第25-27页
   ·机器人视频采集系统设计第27-29页
     ·摄像头性能参数第28页
     ·图像采集卡技术参数第28-29页
   ·主控制系统的程序设计第29-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 视觉伺服的图像处理第32-48页
   ·色彩空间分析第32-35页
     ·RGB 模型第32-33页
     ·YUV 颜色模型第33页
     ·HSV 颜色模型第33-34页
     ·色彩空间比较分析第34-35页
   ·图像预处理第35-36页
     ·彩色图像识别第35页
     ·彩色图像灰度化第35页
     ·图像滤波第35-36页
   ·图像二值化处理第36-39页
   ·图像分割第39-43页
     ·并行边界分割第39-42页
     ·串行边界分割第42-43页
     ·区域分割第43页
   ·目标特征的提取第43-46页
     ·质心坐标计算第44页
     ·基于圆拟合的高精度质心计算方法第44-46页
   ·图像处理程序流程第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第4章 机器人运动学分析及路径规划第48-55页
   ·视觉伺服机器人系统结构第48-49页
   ·SCARA 机器人的齐次坐标系第49-50页
   ·机器人路径规划方法综述第50页
   ·无障碍环境下机器人路径规划方法第50-52页
     ·点位控制方法第51页
     ·连续轨迹控制方法第51-52页
   ·基于CP 的机器人路径规划方法第52-54页
   ·本章小结第54-55页
第5章 基于BP 神经网络的视觉伺服控制器设计第55-68页
   ·机器人视觉伺服系统的任务分析第55页
   ·机器人视觉伺服标定技术研究第55-59页
     ·摄像机成像模型及误差分析第55-57页
     ·标定方法概述第57-58页
     ·无标定机器人视觉伺服系统的研究第58-59页
   ·视觉伺服系统控制结构的选择第59页
   ·机器人视觉伺服误差关系分析第59-60页
   ·人工神经网络的结构选择第60-61页
   ·基于BP 神经网络的机器人视觉伺服控制器第61-66页
     ·神经网络输入输出选择第61页
     ·BP 神经网络层与隐含层神经元数的确定第61-63页
     ·神经网络的学习第63-66页
   ·机器人视觉伺服控制系统实验第66-67页
   ·本章小结第67-68页
结论第68-69页
参考文献第69-73页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第73-74页
致谢第74页

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