基于机器视觉点胶机伺服系统的研究与设计
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 机器视觉定义 | 第9页 |
| 1.2 机器视觉系统发展及研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 选题的来源及意义 | 第10-11页 |
| 1.4 点胶机国内外的研究动态 | 第11页 |
| 1.5 本文的主要工作及结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章 视觉控制系统硬件结构设计与软件技术 | 第13-23页 |
| 2.1 视觉子系统设计 | 第13-17页 |
| 2.1.1 工业相机的选择 | 第14-15页 |
| 2.1.2 工业镜头的选择 | 第15-16页 |
| 2.1.3 光源的选择 | 第16-17页 |
| 2.2 运动控制子系统 | 第17-21页 |
| 2.2.1 工控机 | 第18-19页 |
| 2.2.2 运动控制器 | 第19页 |
| 2.2.3 伺服驱动与电机 | 第19-20页 |
| 2.2.4 机械执行结构 | 第20-21页 |
| 2.3 系统软件技术 | 第21页 |
| 2.4 系统平台的搭建 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 图像预处理与阈值分割 | 第23-33页 |
| 3.1 直方图均衡化 | 第23-25页 |
| 3.2 图像的高斯滤波 | 第25-26页 |
| 3.3 边缘检测 | 第26-30页 |
| 3.3.1 边缘检测步骤 | 第27页 |
| 3.3.2 边缘检测方法 | 第27-30页 |
| 3.4 阈值分割 | 第30-32页 |
| 3.4.1 阈值选取方法 | 第30-31页 |
| 3.4.2 实验对比 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 模板匹配 | 第33-45页 |
| 4.1 相似性测度 | 第33-37页 |
| 4.1.1 归一互相关系数测度算法 | 第34-35页 |
| 4.1.2 去均值归一化相关算法 | 第35-36页 |
| 4.1.3 序贯相似性检测算法 | 第36-37页 |
| 4.2 图像金字塔分层搜索策略 | 第37-41页 |
| 4.2.1 图像金字塔原理 | 第37-39页 |
| 4.2.2 分层搜索策略 | 第39-41页 |
| 4.3 旋转处理 | 第41页 |
| 4.4 实验验证 | 第41-44页 |
| 4.4.1 图像处理 | 第41-42页 |
| 4.4.2 创建模板 | 第42页 |
| 4.4.3 模板匹配 | 第42-43页 |
| 4.4.4 坐标转换 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 摄像机标定 | 第45-61页 |
| 5.1 摄像机模型 | 第45-51页 |
| 5.1.1 针孔摄像模型 | 第45-46页 |
| 5.1.2 摄像机内参数模型 | 第46-48页 |
| 5.1.3 摄像机外参数模型 | 第48-49页 |
| 5.1.4 镜头畸变模型 | 第49-51页 |
| 5.2 非线性模型摄像机标定方法 | 第51-55页 |
| 5.2.1 单应性矩阵的求取 | 第51-52页 |
| 5.2.2 摄像机内参数的求取 | 第52-54页 |
| 5.2.3 摄像机外参数的求取 | 第54页 |
| 5.2.4 畸变系数的求取 | 第54-55页 |
| 5.3 实验验证 | 第55-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 视觉控制及系统测试 | 第61-71页 |
| 6.1 基于位置的视觉控制 | 第61-65页 |
| 6.1.1 位置反馈型视觉控制 | 第61-63页 |
| 6.1.2 位置给定型视觉控制 | 第63-65页 |
| 6.1.3 位置给定型视觉控制的稳定性 | 第65页 |
| 6.2 系统的测试 | 第65-69页 |
| 6.3 本章小结 | 第69-71页 |
| 第7章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第71-72页 |
| 7.2 课题展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 个人简历、及在学期间发表的学术论文与科研成果 | 第78页 |
