基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究状况 | 第11-18页 |
| ·国外研究状况 | 第11-14页 |
| ·国内研究状况 | 第14-18页 |
| ·目前存在的问题 | 第18页 |
| ·论文的主要工作及组织结构 | 第18-19页 |
| ·论文的主要工作 | 第18页 |
| ·论文的组织结构 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 工业机器人分拣系统 | 第20-23页 |
| ·工业机器人分拣系统构成 | 第20-21页 |
| ·分拣的实现过程 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 摄像机标定 | 第23-32页 |
| ·摄像机标定基本方法 | 第23-24页 |
| ·摄像机模型 | 第24-25页 |
| ·透镜畸变 | 第25-26页 |
| ·摄像机标定各坐标系建立 | 第26-28页 |
| ·摄像机标定 | 第28-29页 |
| ·标定流程与系统设计 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 静态工件的图像预处理 | 第32-39页 |
| ·图像平滑 | 第32页 |
| ·锐化算子 | 第32-38页 |
| ·Roberts 算子 | 第34页 |
| ·Prewitt 算子 | 第34-35页 |
| ·Kirsch 算子 | 第35页 |
| ·Laplace 算子 | 第35-36页 |
| ·Canny 算子 | 第36-38页 |
| ·图像形态学处理 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 静态工件的特征提取与识别 | 第39-49页 |
| ·多目标分块处理 | 第39-40页 |
| ·Hough 圆检测 | 第40-42页 |
| ·角点结合轮廓特征识别算法 | 第42-46页 |
| ·几何中心计算 | 第46-47页 |
| ·长轴和短轴计算 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 动态工件的目标跟踪 | 第49-62页 |
| ·目标跟踪算法 | 第50页 |
| ·卡尔曼预测 | 第50-53页 |
| ·彩色模型 | 第53-55页 |
| ·YUV 模型 | 第53页 |
| ·RGB 模型 | 第53-54页 |
| ·HSV 模型 | 第54-55页 |
| ·均值偏移算法 | 第55-58页 |
| ·卡尔曼预测和均值偏移融合跟踪算法 | 第58-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文总结 | 第62-63页 |
| ·未来展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 图片和表格 | 第67-70页 |
| 在学研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
