基于模板匹配的视觉分拣方法及应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 机器人分拣的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 模板匹配的研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 | 第17-19页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第17页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 基于形状的模板匹配算法研究 | 第19-26页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 基于形状的模板匹配相似度量的确定 | 第19-21页 |
| 2.3 模板匹配速度的提升方法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 贪心算法提前终止搜索策略 | 第21-22页 |
| 2.3.2 图像金字塔降低算法复杂度 | 第22-23页 |
| 2.4 基于SOBEL算子的边缘检测算法 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 匹配参数自动确定算法研究及匹配过程实现 | 第26-45页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 匹配参数的自动确定算法 | 第26-35页 |
| 3.2.1 目标物体边缘幅值的阈值的确定 | 第26-32页 |
| 3.2.2 目标物体可识别的最小尺寸的确定 | 第32页 |
| 3.2.3 离散化搜索步长的确定 | 第32-35页 |
| 3.3 模板的制作 | 第35-37页 |
| 3.4 图像金字塔构建滤波器的选择 | 第37-40页 |
| 3.5 最高层金字塔中判别最优潜在目标 | 第40-43页 |
| 3.6 模板匹配测试软件开发及匹配示例 | 第43-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于形状的模板匹配算法性能测试 | 第45-52页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 测试实验平台搭建以及实验模板制作 | 第45-46页 |
| 4.3 抗干扰性能测试 | 第46-50页 |
| 4.3.1 抗遮挡和混乱干扰的性能测试 | 第46-49页 |
| 4.3.2 抗非线性光照干扰性能的测试 | 第49-50页 |
| 4.4 模板匹配时间测试 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于形状模板匹配算法的机器人分拣应用研究 | 第52-65页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 视觉分拣系统整体设计及应用示例 | 第52-54页 |
| 5.3 视觉分拣系统标定 | 第54-57页 |
| 5.3.1 视觉系统与传送带的标定 | 第55页 |
| 5.3.2 Delta机器人与传送带的标定 | 第55-57页 |
| 5.4 动态目标跟踪与去重复算法研究 | 第57-59页 |
| 5.4.1 目标物体的动态表示 | 第57页 |
| 5.4.2 基于目标位置的图像去重复算法研究 | 第57-59页 |
| 5.5 火腿肠自动分拣项目应用 | 第59-64页 |
| 5.5.1 肠体的视觉识别和定位解决方案 | 第59-61页 |
| 5.5.2 视觉分拣系统流程及通信调试 | 第61-63页 |
| 5.5.3 三种火腿肠自动分拣项目测试 | 第63-64页 |
| 5.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
