| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 研究背景 | 第11-18页 |
| 1.2.1 数控裁床及其行业介绍 | 第12-13页 |
| 1.2.2 机器换人：工业机器人发展现状 | 第13-18页 |
| 1.3 基于视觉的拾放料机器人在国内外的发展现状 | 第18-22页 |
| 1.3.1 国外发展现状 | 第18-21页 |
| 1.3.2 国内发展现状 | 第21-22页 |
| 1.4 本文的研究内容及意义 | 第22-24页 |
| 1.4.1 本文的研究内容及论文结构 | 第22-24页 |
| 1.4.2 本文的研究意义 | 第24页 |
| 1.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第2章 机器人拾放料系统的视觉定位技术 | 第25-38页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 机器人拾放料系统的视觉处理方案 | 第25-26页 |
| 2.3 裁片的图像处理技术 | 第26-33页 |
| 2.3.1 图像去噪 | 第27-28页 |
| 2.3.2 边缘检测 | 第28-32页 |
| 2.3.3 膨胀处理 | 第32-33页 |
| 2.4 裁片图像的特征提取和基于排料系统的目标检测 | 第33-37页 |
| 2.4.1 裁片图像的分类标记 | 第33-34页 |
| 2.4.2 特征提取 | 第34-35页 |
| 2.4.3 基于排料系统的目标匹配 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于多样化裁片的机械手设计方案 | 第38-55页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 分拣的实现过程 | 第38-39页 |
| 3.3 机械手驱动方式的选择 | 第39-41页 |
| 3.4 软性材料的分类方法和机械手初步设计方案 | 第41-48页 |
| 3.4.1 裁床软性材料知识库 | 第41-43页 |
| 3.4.2 常用手部执行机构的初步方案选择 | 第43-45页 |
| 3.4.3 裁片分类方法和相应的方案措施 | 第45-48页 |
| 3.5 机械手具体设计方案 | 第48-54页 |
| 3.5.1 方案一：抓夹气吸二合一机械手 | 第48-50页 |
| 3.5.2 方案二：多吸盘机械手 | 第50-51页 |
| 3.5.3 方案三：针对特殊面料的分拣机械手 | 第51-52页 |
| 3.5.4 针对具体裁片的抓取机械手方案汇总 | 第52-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于RX90机器人的运动学分析和仿真 | 第55-67页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 机器人本体机械结构 | 第55-56页 |
| 4.3 工业机器人运动学建模 | 第56-62页 |
| 4.3.1 位姿描述和齐次变换 | 第56-59页 |
| 4.3.2 机器人运动学建模 | 第59-62页 |
| 4.4 RX90机器人的正运动学分析 | 第62-64页 |
| 4.5 基于Matlab的RX90机器人的运动仿真 | 第64-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 整体方案的设计与实现 | 第67-80页 |
| 5.1 引言 | 第67页 |
| 5.2 机器人拾放料系统的方案设计 | 第67-70页 |
| 5.2.1 机器人拾放料系统总体设计方案 | 第67-69页 |
| 5.2.2 系统工作原理和流程 | 第69-70页 |
| 5.3 硬件的选择 | 第70-74页 |
| 5.3.1 CCD相机 | 第70-71页 |
| 5.3.2 镜头 | 第71-73页 |
| 5.3.3 图像采集卡 | 第73-74页 |
| 5.4 机器人控制系统与视觉系统的交互 | 第74-75页 |
| 5.5 本课题的实验情况 | 第75-79页 |
| 5.6 本章小结 | 第79-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-83页 |
| 6.1 全文总结 | 第80-81页 |
| 6.2 研究展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第86页 |