机器人视觉焊缝轨迹跟踪及深度信息提取
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·焊接机器人 | 第9-11页 |
| ·数字图像处理 | 第11-13页 |
| ·数字图像处理概述 | 第11-12页 |
| ·视觉传感技术在焊缝跟踪中的发展 | 第12-13页 |
| ·立体视觉 | 第13-16页 |
| ·Marr视觉理论 | 第13-14页 |
| ·双目立体视觉 | 第14-15页 |
| ·双目立体视觉三维重建 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 硬件系统 | 第18-23页 |
| ·硬件系统结构 | 第18页 |
| ·爬行机器人 | 第18-19页 |
| ·双目视觉传感器 | 第19-21页 |
| ·摄像机 | 第20页 |
| ·图像采集卡 | 第20-21页 |
| ·模拟量输出卡 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 焊缝图像处理 | 第23-44页 |
| ·图像预处理 | 第23-29页 |
| ·均值滤波 | 第23-24页 |
| ·中值滤波 | 第24-25页 |
| ·图像矫正 | 第25-28页 |
| ·图像腐蚀 | 第28-29页 |
| ·图像匹配 | 第29-33页 |
| ·图像匹配的一般模型 | 第29-31页 |
| ·SSDA算法 | 第31-32页 |
| ·模板的选取 | 第32-33页 |
| ·快速匹配方法 | 第33-39页 |
| ·分层搜索策略 | 第33-34页 |
| ·图像金字塔 | 第34-39页 |
| ·焊缝识别软件系统及结果分析 | 第39-43页 |
| ·焊缝识别软件系统 | 第39-40页 |
| ·软件功能及界面 | 第40-41页 |
| ·识别方案比较及结果分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 单目视觉焊缝轨迹跟踪 | 第44-52页 |
| ·偏差提取 | 第44-45页 |
| ·自适应阈值 SSDA | 第44-45页 |
| ·搜索范围 | 第45页 |
| ·控制器设计 | 第45-47页 |
| ·PID控制器 | 第45-46页 |
| ·Fuzzy-PID控制器 | 第46-47页 |
| ·跟踪软件系统 | 第47-48页 |
| ·软件界面及软件功能 | 第47-48页 |
| ·软件流程 | 第48页 |
| ·跟踪实验及结果分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 双目视觉深度信息提取 | 第52-65页 |
| ·双目测距原理 | 第52-54页 |
| ·双目测距原理 | 第52-53页 |
| ·简易方法的双目测距 | 第53-54页 |
| ·立体视觉匹配 | 第54-61页 |
| ·特征提取 | 第55-59页 |
| ·竞争匹配方法 | 第59-61页 |
| ·双目测距系统及软件实现 | 第61-64页 |
| ·系统结构图 | 第61页 |
| ·软件界面及流程图 | 第61-63页 |
| ·测距实验及结果分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 结论及展望 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第71页 |
