基于机器视觉技术的工业机器人引导与抓取
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 课题来源 | 第11页 |
1.2 课题研究的目的和意义 | 第11-13页 |
1.3 机器视觉技术在工业机器人中的应用 | 第13-14页 |
1.4 国内外研究现状 | 第14-18页 |
1.4.1 国外研究发展现状 | 第15-16页 |
1.4.2 国内研究发展现状 | 第16-18页 |
1.5 目前存在的问题 | 第18页 |
1.6 课题的主要研究内容 | 第18-19页 |
第二章 KUKA六轴工业机器人的运动学分析 | 第19-27页 |
2.1 机器人位姿描述 | 第19-23页 |
2.1.1 刚体位置姿态模型 | 第19-20页 |
2.1.2 位姿的数学模型 | 第20-21页 |
2.1.3 机器人坐标变换 | 第21-23页 |
2.2 机器人运动学分析 | 第23-26页 |
2.2.1 工具坐标系与自定义坐标系 | 第24-25页 |
2.2.2 机器人运动轨迹分析 | 第25-26页 |
2.3 本章小结 | 第26-27页 |
第三章 图像处理与特征提取 | 第27-55页 |
3.1 图像处理概述 | 第27页 |
3.2 图像的增强去噪 | 第27-33页 |
3.2.1 图像直方图增强去噪 | 第28-29页 |
3.2.2 图像直方图均衡化去噪 | 第29-31页 |
3.2.3 图像灰度化 | 第31-32页 |
3.2.4 试验结果对比 | 第32-33页 |
3.3 图像平滑滤波处理 | 第33-40页 |
3.3.1 均值滤波 | 第34页 |
3.3.2 中值滤波 | 第34-35页 |
3.3.3 高斯滤波 | 第35-36页 |
3.3.4 试验结果对比 | 第36-40页 |
3.4 工件图像特征提取 | 第40-43页 |
3.4.1 工件识别定位 | 第41页 |
3.4.2 工件识别定位方法 | 第41-43页 |
3.5 图像轮廓特征检测提取 | 第43-54页 |
3.5.1 一阶微分边缘算子 | 第43-44页 |
3.5.2 Sobel边缘检测算子 | 第44-46页 |
3.5.3 Prewitt边缘检测算子 | 第46-47页 |
3.5.4 Roberts边缘检测算子 | 第47-48页 |
3.5.5 Laplace边缘检测算子 | 第48-50页 |
3.5.6 Laplace与DL改进边缘检测算子 | 第50-54页 |
3.6 本章小结 | 第54-55页 |
第四章 机器人视觉系统及相机标定 | 第55-73页 |
4.1 机器人视觉技术概述 | 第55页 |
4.2 机器视觉系统组成 | 第55-62页 |
4.2.1 视觉引导系统组成 | 第55-57页 |
4.2.2 相机选型 | 第57-59页 |
4.2.3 工业镜头选型 | 第59-60页 |
4.2.4 光源选型 | 第60-61页 |
4.2.5 图像采集卡 | 第61-62页 |
4.3 视觉引导系统的工作流程 | 第62页 |
4.4 相机标定 | 第62-71页 |
4.4.1 机器人视觉引导方式 | 第63-64页 |
4.4.2 坐标系的定义 | 第64-65页 |
4.4.3 相机模型的建立 | 第65-66页 |
4.4.4 坐标变换 | 第66-68页 |
4.4.5 选取标定板 | 第68-70页 |
4.4.6 选取工件坐标系 | 第70-71页 |
4.4.7 计算相机的外参数dx和dy | 第71页 |
4.5 本章小结 | 第71-73页 |
第五章 机器人视觉系统自适应抓取试验与分析 | 第73-93页 |
5.1 KUKA六轴工业机器人平台介绍 | 第73-79页 |
5.1.1 KUKA六轴工业机器人系统组成 | 第73-74页 |
5.1.2 KUKA六轴工业机器人控制柜 | 第74-76页 |
5.1.3 KUKA六轴工业机器人机械手爪 | 第76-77页 |
5.1.4 KUKA六轴工业机器人编程 | 第77-79页 |
5.2 机器人视觉系统通讯模块设计 | 第79-82页 |
5.3 抓取试验 | 第82-91页 |
5.4 抓取性能分析 | 第91页 |
5.5 本章小结 | 第91-93页 |
第六章 总结与展望 | 第93-95页 |
致谢 | 第95-97页 |
参考文献 | 第97-101页 |
附录 | 第101页 |