| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.3.1 工业机器人的研究现状与发展趋势 | 第11-14页 |
| 1.3.2 基于视觉的工业机器人研究现状与应用 | 第14-17页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第17-18页 |
| 第二章 Tripod机器人系统方案设计与实现 | 第18-28页 |
| 2.1 分拣需求分析 | 第18-19页 |
| 2.2 Tripod机器人系统组成与实现 | 第19-21页 |
| 2.2.1 Tripod机器人系统的组成 | 第19-20页 |
| 2.2.2 Tripod机器人系统的工作流程 | 第20-21页 |
| 2.3 视觉系统组成与实现 | 第21-24页 |
| 2.3.1 视觉系统的组成模块 | 第21-23页 |
| 2.3.2 摄像头安装位置 | 第23-24页 |
| 2.4 控制系统组成与实现 | 第24-27页 |
| 2.4.1 控制系统的组成模块 | 第24-26页 |
| 2.4.2 控制系统的工作流程 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 图像采集与处理 | 第28-43页 |
| 3.1 图像采集 | 第28-29页 |
| 3.2 图像预处理 | 第29-36页 |
| 3.2.1 图像的透视变换 | 第29-30页 |
| 3.2.2 图像的灰度化 | 第30-32页 |
| 3.2.3 图像的平滑处理 | 第32-36页 |
| 3.3 图像的阈值分割 | 第36-38页 |
| 3.4 图像的边缘提取 | 第38-40页 |
| 3.5 图像的形态学处理 | 第40-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 目标识别与定位 | 第43-56页 |
| 4.1 操作平台的定位 | 第43-44页 |
| 4.2 目标分割 | 第44页 |
| 4.3 几何体的颜色识别 | 第44-45页 |
| 4.4 几何体的形状识别 | 第45-50页 |
| 4.4.1 Hough变换圆检测算法 | 第46-48页 |
| 4.4.2 角点检测识别算法 | 第48-49页 |
| 4.4.3 面积检测识别算法 | 第49-50页 |
| 4.5 几何体定位 | 第50-54页 |
| 4.5.1 位置坐标获取 | 第51-52页 |
| 4.5.2 旋转角度计算 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 分拣路径优化 | 第56-72页 |
| 5.1 TSP问题的描述 | 第56-57页 |
| 5.2 蚁群算法在TSP问题中的应用 | 第57-60页 |
| 5.2.1 蚁群算法求解TSP问题的基本原理 | 第57-59页 |
| 5.2.2 蚁群算法求解TSP问题的基本步骤 | 第59-60页 |
| 5.3 改进的蚁群算法求解最优分拣路径 | 第60-67页 |
| 5.3.1 静态约束下的转移概率 | 第61-62页 |
| 5.3.2 动态约束下的转移概率 | 第62-64页 |
| 5.3.3 分拣路径合理性判断 | 第64-65页 |
| 5.3.4 算法流程与求解步骤 | 第65-67页 |
| 5.4 参数选择与数据分析 | 第67-71页 |
| 5.4.1 信息素重要因子α和与启发函数重要因子β | 第67-68页 |
| 5.4.2 颜色约束重要因子γ | 第68-69页 |
| 5.4.3 信息素挥发因子ρ | 第69-70页 |
| 5.4.4 蚂蚁数量m | 第70页 |
| 5.4.5 信息素释放总量Q | 第70-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 系统运行与结果分析 | 第72-79页 |
| 6.1 最优分拣路径求取 | 第72-76页 |
| 6.2 最优分拣路径有效性验证 | 第76-78页 |
| 6.3 本章小结 | 第78-79页 |
| 结论与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 附件 | 第88页 |