焊接机器人无示教模式三维焊缝信息提取
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8页 |
| 1.2 焊接机器人的研究和发展概况 | 第8-10页 |
| 1.3 视觉传感在焊接领域中的应用 | 第10-14页 |
| 1.4 点云数据处理的研究和发展概况 | 第14页 |
| 1.5 本课题的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 系统组成及基本原理 | 第16-24页 |
| 2.1 机器人视觉系统组成 | 第16-19页 |
| 2.1.1 焊接机器人 | 第16-17页 |
| 2.1.2 光栅式双目三维扫描仪 | 第17-19页 |
| 2.2 焊件的双目三维精密测量 | 第19-23页 |
| 2.2.1 双目视觉基本原理 | 第19页 |
| 2.2.2 经典光栅投影法原理 | 第19-21页 |
| 2.2.3 基于时域编码的三维光栅测量 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 机器人视觉系统标定研究 | 第24-38页 |
| 3.1 摄像机标定 | 第24-32页 |
| 3.1.1 摄像机标定方法概述 | 第24-25页 |
| 3.1.2 摄像机的成像模型 | 第25-27页 |
| 3.1.3 摄像机内外参数 | 第27-29页 |
| 3.1.4 双目视觉系统结构参数 | 第29页 |
| 3.1.5 标定试验与结果分析 | 第29-32页 |
| 3.2 手眼关系标定 | 第32-36页 |
| 3.2.1 手眼系统分类 | 第32-33页 |
| 3.2.2 手眼系统标定 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 焊缝点云的特征信息提取 | 第38-60页 |
| 4.1 特征点的定义 | 第38-39页 |
| 4.2 点云数据特征点检测方法概述 | 第39页 |
| 4.3 基于点间法向量变化提取特征点的算法 | 第39-51页 |
| 4.3.1 参数介绍 | 第39-43页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第43-44页 |
| 4.3.3 实验参数分析 | 第44-47页 |
| 4.3.4 对不同类型焊缝点云数据的测试 | 第47-51页 |
| 4.4 基于坐标信息提取特征点的算法 | 第51-56页 |
| 4.4.1 特征优选 | 第51-52页 |
| 4.4.2 参数计算 | 第52-54页 |
| 4.4.3 对不同类型的焊缝点云数据的测试 | 第54-56页 |
| 4.5 基于Imaegeware提取特征点 | 第56-59页 |
| 4.5.1 特征的提取方法 | 第56-57页 |
| 4.5.2 对不同类型的焊缝点云数据的测试 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 焊缝的拟合和路径规划 | 第60-70页 |
| 5.1 空间曲线拟合 | 第60-64页 |
| 5.1.1 曲线拟合方法概述 | 第60-62页 |
| 5.1.2 曲线拟合结果 | 第62-64页 |
| 5.2 拟合的误差分析 | 第64-65页 |
| 5.3 焊枪轨迹路径规划 | 第65-69页 |
| 5.3.1 焊枪位置与姿态 | 第65-67页 |
| 5.3.2 焊缝路径规划结果 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结 | 第70-72页 |
| 6.1 结论 | 第70页 |
| 6.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
