基于基准特征照相测量反馈的制孔定位技术
摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第12-22页 |
1.1 引言 | 第12-13页 |
1.2 机器人自动钻铆技术 | 第13-16页 |
1.3 计算机视觉检测技术 | 第16-17页 |
1.4 机器人手眼标定技术 | 第17-18页 |
1.5 机器人位姿误差补偿 | 第18-19页 |
1.6 本文的选题背景、意义、内容和总体框架 | 第19-22页 |
1.6.1 本文的选题背景和意义 | 第19页 |
1.6.2 本文研究内容 | 第19-20页 |
1.6.3 本文的总体框架 | 第20-22页 |
第二章 制孔定位系统总体规划 | 第22-29页 |
2.1 引言 | 第22页 |
2.2 制孔定位系统基本原理 | 第22-23页 |
2.3 制孔定位系统总体架构 | 第23-24页 |
2.4 系统硬件选型 | 第24-27页 |
2.4.1 工业相机 | 第24页 |
2.4.2 镜头 | 第24-25页 |
2.4.3 光源 | 第25-26页 |
2.4.4 标定板装置 | 第26-27页 |
2.5 组件间通信与同步 | 第27-28页 |
2.5.1 通信机制选择 | 第27页 |
2.5.2 组件间同步模式 | 第27-28页 |
2.6 本章小结 | 第28-29页 |
第三章 机器人自动钻铆系统标定方法研究 | 第29-40页 |
3.1 引言 | 第29页 |
3.2 相关坐标系介绍 | 第29-30页 |
3.3 标定板装置的工作原理 | 第30-32页 |
3.4 相机内参数标定 | 第32-33页 |
3.5 手眼标定 | 第33-37页 |
3.5.1 手眼标定方法的基本原理 | 第34-35页 |
3.5.2 相机-标定板坐标系转换矩阵标定 | 第35-36页 |
3.5.3 手眼矩阵计算 | 第36-37页 |
3.6 机器人-刀具坐标系转换矩阵标定 | 第37-39页 |
3.6.1 测量-刀具坐标系转换矩阵标定 | 第37-38页 |
3.6.2 测量-机器人坐标系转换矩阵标定 | 第38-39页 |
3.7 本章小结 | 第39-40页 |
第四章 图像孔位提取算法研究 | 第40-51页 |
4.1 引言 | 第40页 |
4.2 应用需求分析 | 第40页 |
4.3 手眼标定的图像孔位提取算法 | 第40-48页 |
4.3.1 图像降噪处理 | 第41-42页 |
4.3.2 图像分割 | 第42-43页 |
4.3.3 边缘检测 | 第43-44页 |
4.3.4 孔边缘识别和提取 | 第44-46页 |
4.3.5 轮廓圆拟合和优化 | 第46页 |
4.3.6 亚像素边缘检测 | 第46-48页 |
4.4 基准特征测量的图像孔位提取算法 | 第48-50页 |
4.5 本章小结 | 第50-51页 |
第五章 定位误差补偿方法研究 | 第51-58页 |
5.1 引言 | 第51页 |
5.2 误差来源分析 | 第51页 |
5.3 姿态误差修正原理 | 第51-54页 |
5.3.1 激光位移传感器标定 | 第52-53页 |
5.3.2 姿态修正 | 第53-54页 |
5.4 定位误差补偿原理 | 第54-56页 |
5.5 定位误差补偿流程 | 第56-57页 |
5.6 本章小结 | 第57-58页 |
第六章 系统搭建与验证实验 | 第58-67页 |
6.1 引言 | 第58页 |
6.2 软件系统开发 | 第58-60页 |
6.2.1 软件系统的工作流程 | 第58-59页 |
6.2.2 软件系统的功能框架 | 第59-60页 |
6.2.3 软件系统的界面布局 | 第60页 |
6.3 系统验证实验 | 第60-66页 |
6.3.1 实验目的 | 第60-61页 |
6.3.2 实验设备 | 第61-62页 |
6.3.3 实验前准备 | 第62页 |
6.3.4 实验方法和步骤 | 第62-65页 |
6.3.5 实验结论 | 第65页 |
6.3.6 实验误差分析 | 第65-66页 |
6.4 本章小结 | 第66-67页 |
第七章 总结与展望 | 第67-69页 |
7.1 研究工作总结 | 第67-68页 |
7.2 研究工作展望 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-72页 |
致谢 | 第72-73页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第73页 |