基于机器视觉的焊接机器人焊缝识别与跟踪系统
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 机器视觉技术简介 | 第10-12页 |
| 1.3 焊缝跟踪技术简介 | 第12-14页 |
| 1.4 基于视觉的焊接机器人国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.5 本课题主要研究内容 | 第15-17页 |
| 2 机器视觉系统设计 | 第17-33页 |
| 2.1 系统的总体框架 | 第17-18页 |
| 2.2 机械运动系统 | 第18-22页 |
| 2.2.1 三轴直角坐标系运动系统 | 第19-20页 |
| 2.2.2 六轴机器人 | 第20-22页 |
| 2.3 焊接系统 | 第22-23页 |
| 2.4 视觉系统 | 第23-29页 |
| 2.4.1 工业摄像机 | 第23-26页 |
| 2.4.2 工业镜头 | 第26-28页 |
| 2.4.3 光源 | 第28-29页 |
| 2.5 视觉软件开发环境 | 第29-33页 |
| 2.5.1 软件框架LabVIEW | 第29-30页 |
| 2.5.2 NIVision图像处理 | 第30-31页 |
| 2.5.3 HALCON图像处理 | 第31-33页 |
| 3 视觉系统标定 | 第33-46页 |
| 3.1 摄像机标定理论 | 第33-37页 |
| 3.1.1 小孔成像摄像机模型理论 | 第33-36页 |
| 3.1.2 摄像机镜头畸变 | 第36-37页 |
| 3.2 基于LabVIEW的标定方法 | 第37-38页 |
| 3.3 基于HALCON的标定方法 | 第38-42页 |
| 3.4 视觉系统标定测试 | 第42-46页 |
| 3.4.1 ABB机器人的通讯与控制 | 第42-44页 |
| 3.4.2 视觉系统精度测试 | 第44-46页 |
| 4 工件图像预处理 | 第46-64页 |
| 4.1 获取工件图像 | 第46-48页 |
| 4.2 工件图像的增强 | 第48-51页 |
| 4.2.1 直方图均衡化 | 第48-49页 |
| 4.2.2 灰度拉伸算法 | 第49-51页 |
| 4.3 工件图像的平滑处理 | 第51-58页 |
| 4.3.1 均值滤波 | 第52-53页 |
| 4.3.2 中值滤波 | 第53-54页 |
| 4.3.3 高斯滤波 | 第54-56页 |
| 4.3.4 工件图像滤波实验 | 第56-58页 |
| 4.4 工件图像边缘检测与锐化 | 第58-64页 |
| 4.4.1 Roberts算子 | 第58-59页 |
| 4.4.2 Sobel算子 | 第59页 |
| 4.4.3 Prewitt算子 | 第59-60页 |
| 4.4.4 Laplacian算子 | 第60页 |
| 4.4.5 Canny算子 | 第60-61页 |
| 4.4.6 工件图像的边缘检测试验 | 第61-64页 |
| 5 直边几何焊缝识别与跟踪 | 第64-73页 |
| 5.1 焊缝特征提取 | 第64-66页 |
| 5.1.1 Hough变换 | 第64-65页 |
| 5.1.2 提取交点 | 第65-66页 |
| 5.2 软件结构及通讯 | 第66-69页 |
| 5.3 系统的整体实现与实验 | 第69-73页 |
| 6 易局部形变焊缝识别与跟踪 | 第73-85页 |
| 6.1 焊缝轨迹获取 | 第73-83页 |
| 6.1.1 工件图像预处理 | 第74-75页 |
| 6.1.2 模板匹配定位水桶 | 第75-77页 |
| 6.1.3 获取焊缝外接矩形 | 第77-79页 |
| 6.1.4 焊缝轨迹的获取 | 第79-83页 |
| 6.2 系统的整体实现与实验 | 第83-85页 |
| 总结与展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 附录1 机器人运行程序 | 第89-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第94-96页 |
