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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

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