| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题提出的背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题提出的背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.1.3 课题研究的创新点 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 机器视觉的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 圆钢标记的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 类圆图像识别研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 课题的可行性 | 第15页 |
| 1.4 本课题的主要研究内容 | 第15-18页 |
| 第2章 贴标原理及系统构成 | 第18-30页 |
| 2.1 贴标系统的设计 | 第18-19页 |
| 2.2 各子系统功能说明 | 第19-21页 |
| 2.2.1 机器人贴标子系统 | 第19-20页 |
| 2.2.2 供压子系统 | 第20页 |
| 2.2.3 供标子系统 | 第20页 |
| 2.2.4 上位机通讯控制子系统 | 第20-21页 |
| 2.2.5 机器视觉识别子系统 | 第21页 |
| 2.3 贴标系统的工作原理 | 第21-22页 |
| 2.4 机器视觉识别子系统 | 第22-28页 |
| 2.4.1 机器视觉识别子系统的工作原理 | 第22-23页 |
| 2.4.2 机器视觉识别子系统的组成 | 第23页 |
| 2.4.3 机器视觉识别子系统的硬件选择 | 第23-28页 |
| 2.4.4 机器视觉识别子系统的识别模型 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 贴标图像识别与处理 | 第30-44页 |
| 3.1 贴标图像的采集 | 第30-32页 |
| 3.1.1 图像格式 | 第31-32页 |
| 3.1.2 图像特征分析 | 第32页 |
| 3.2 图像预处理 | 第32-37页 |
| 3.2.1 图像灰度化 | 第32-34页 |
| 3.2.2 图像滤波 | 第34-35页 |
| 3.2.3 图像二值化 | 第35-37页 |
| 3.3 图像分割 | 第37-39页 |
| 3.3.1 数学形态学分割法 | 第37-38页 |
| 3.3.2 分水岭分割法 | 第38-39页 |
| 3.4 图像识别 | 第39-41页 |
| 3.4.1 真圆度阈值法识别圆 | 第39-40页 |
| 3.4.2 角度阈值法识别圆 | 第40-41页 |
| 3.5 边缘检测 | 第41-42页 |
| 3.6 中心点位置的确定 | 第42-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 机器视觉标定 | 第44-60页 |
| 4.1 摄像机成像模型 | 第44-48页 |
| 4.1.1 图像坐标系 | 第44-45页 |
| 4.1.2 摄像机坐标系 | 第45-46页 |
| 4.1.3 世界坐标系 | 第46-48页 |
| 4.2 机器视觉标定方法 | 第48-58页 |
| 4.2.1 基于 3D立体靶标的摄像机标定法 | 第48-50页 |
| 4.2.2 两步法 | 第50页 |
| 4.2.3 张正友标定法 | 第50-54页 |
| 4.2.4 Delanuay剖分三角形内插值标定法 | 第54-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 数据处理与实验 | 第60-70页 |
| 5.1 贴标试验系统 | 第60-61页 |
| 5.1.1 贴标试验系统的搭建 | 第60-61页 |
| 5.1.2 贴标试验系统的工作过程 | 第61页 |
| 5.2 机器视觉识别子系统的搭建 | 第61-62页 |
| 5.3 贴标对象 | 第62-63页 |
| 5.3.1 实际贴标对象 | 第62页 |
| 5.3.2 实验贴标对象 | 第62-63页 |
| 5.4 实验流程 | 第63-64页 |
| 5.5 实验过程 | 第64-69页 |
| 5.6 实验结果 | 第69页 |
| 5.7 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |