| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 双目立体视觉技术的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 视觉传感系统中激光结构光的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 焊缝轨迹跟踪的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 2 实验平台设计与分析 | 第16-28页 |
| 2.1 系统总体设计 | 第16页 |
| 2.2 焊接机器人主体介绍 | 第16-18页 |
| 2.3 双目视觉传感器设计 | 第18-27页 |
| 2.3.1 视觉传感器硬件选型计算 | 第19-21页 |
| 2.3.2 视觉传感器光心距离计算 | 第21-22页 |
| 2.3.3 视觉传感器光轴夹角计算 | 第22-26页 |
| 2.3.4 视觉传感器三维结构 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 视觉系统标定方法研究 | 第28-49页 |
| 3.1 单目相机的标定模型 | 第28-31页 |
| 3.1.1 单目相机的成像模型 | 第28-30页 |
| 3.1.2 单目相机的标定参数 | 第30-31页 |
| 3.2 双目立体相机的标定研究 | 第31-46页 |
| 3.2.1 双目相机的标定模型 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于二维标定物的标定方法介绍 | 第33-34页 |
| 3.2.3 基于张氏标定方法的实施 | 第34-39页 |
| 3.2.4 基于张氏标定方法的改进 | 第39-43页 |
| 3.2.5 双目标定的对比实施 | 第43-46页 |
| 3.3 手眼标定 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 焊缝特征提取和模式识别 | 第49-69页 |
| 4.1 焊缝图像预处理 | 第50-56页 |
| 4.1.1 焊缝图像去噪 | 第50-52页 |
| 4.1.2 激光线条获取 | 第52-54页 |
| 4.1.3 图像ROI区域选择 | 第54-56页 |
| 4.2 焊缝图像模式识别 | 第56-68页 |
| 4.2.1 焊缝图像待识别特征提取 | 第57-60页 |
| 4.2.2 基于BP模型的模式识别描述 | 第60-64页 |
| 4.2.3 基于BP模型的训练 | 第64-66页 |
| 4.2.4 基于BP模型训练的结果分析 | 第66-68页 |
| 4.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 5 空间焊缝坐标计算和轨迹检测 | 第69-80页 |
| 5.1 焊缝图像特征点获取 | 第69-74页 |
| 5.1.1 线结构光条纹中心线提取 | 第69-72页 |
| 5.1.2 三种焊缝待焊点像素坐标提取 | 第72-74页 |
| 5.2 焊缝三维信息获取 | 第74-78页 |
| 5.2.1 焊缝待焊点空间坐标计算 | 第74-75页 |
| 5.2.2 焊缝空间坐标获取实验 | 第75-78页 |
| 5.3 焊缝的轨迹检测 | 第78-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 6 结论与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 工作总结 | 第80-81页 |
| 6.2 发展与展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |