| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-15页 |
| 1.1.1 工业机械手与智能制造 | 第11-13页 |
| 1.1.2 计算机视觉与RGB-D图像传感器 | 第13-15页 |
| 1.1.3 深度学习与工业机械手 | 第15页 |
| 1.2 研究内容 | 第15-17页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第15-16页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第16页 |
| 1.2.3 研究工作 | 第16-17页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.1 深度学习与卷积神经网络 | 第17-18页 |
| 1.3.2 RGB-D传感器在工业机械手的应用 | 第18-19页 |
| 1.3.3 工业机械手抓取 | 第19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 快速物体识别方法 | 第21-33页 |
| 2.1 物体识别问题分析概述 | 第21页 |
| 2.2 快速物体识别方法 | 第21-28页 |
| 2.2.1 深度卷积神经网络与卷积 | 第21-24页 |
| 2.2.2 分割卷积操作 | 第24-26页 |
| 2.2.3 快速物体识别模型 | 第26-27页 |
| 2.2.4 部署及完整工作流程 | 第27-28页 |
| 2.3 实验结果与对比 | 第28-31页 |
| 2.3.1 输入图像数据预处理 | 第28-29页 |
| 2.3.2 对比实验与结果分析 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 工业机械手与图像分割 | 第33-43页 |
| 3.1 图像分割应用研究概述 | 第33页 |
| 3.2 基于全卷积神经网络的图像分割 | 第33-36页 |
| 3.2.1 反卷积运算 | 第33-34页 |
| 3.2.2 池化与反池化 | 第34页 |
| 3.2.3 全卷积神经网络结构 | 第34-36页 |
| 3.3 基于深度图像的图像分割方法 | 第36-40页 |
| 3.3.1 像素相似度 | 第37-38页 |
| 3.3.2 自适应阈值分割图像 | 第38-39页 |
| 3.3.3 基于深度图像的图像分割方法流程 | 第39-40页 |
| 3.4 实验与结果 | 第40-42页 |
| 3.4.1 标注图像分割 | 第40-41页 |
| 3.4.2 结果分析与对比实验 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于深度学习的抓取检测方法 | 第43-56页 |
| 4.1 工业机械手抓取检测问题概述 | 第43页 |
| 4.2 工业机械手抓取问题建模 | 第43-45页 |
| 4.3 基于分割图像生成候选抓取区域 | 第45-46页 |
| 4.4 基于深度学习的抓取检测方法 | 第46-51页 |
| 4.4.1 超深神经网络训练问题 | 第47-48页 |
| 4.4.2 残差块 | 第48-49页 |
| 4.4.3 基于深度残差神经网络的抓取检测器 | 第49-51页 |
| 4.5 实验与结果 | 第51-55页 |
| 4.5.1 提取训练数据 | 第51-52页 |
| 4.5.2 抓取检测器对比实验 | 第52-53页 |
| 4.5.3 工业机械手抓取检测实验 | 第53-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 仿真工业机械手抓取系统设计 | 第56-74页 |
| 5.1 仿真工业机械手抓取系统概述 | 第56页 |
| 5.2 ROS | 第56-62页 |
| 5.2.1 ROS系统层级与分布式框架 | 第57-59页 |
| 5.2.2 URDF | 第59-60页 |
| 5.2.3 MoveIt! | 第60-61页 |
| 5.2.4 RViz与Gazebo | 第61-62页 |
| 5.3 仿真工业机械手抓取系统设计 | 第62-68页 |
| 5.3.1 工业机械手模型设计 | 第62-64页 |
| 5.3.2 生成工业机械手轨迹规划配置文件 | 第64-65页 |
| 5.3.3 Kinect传感器数据获取 | 第65-66页 |
| 5.3.4 抓取系统中的目标坐标变换 | 第66-67页 |
| 5.3.5 仿真工业机械手抓取系统体系结构 | 第67-68页 |
| 5.4 实验与结果 | 第68-73页 |
| 5.4.1 验证工业机械手的RViz与Gazebo仿真 | 第68-70页 |
| 5.4.2 测试MoveIt！轨迹规划模块 | 第70-71页 |
| 5.4.3 测试仿真工业机械手抓取 | 第71-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附件 | 第82页 |