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微小零件的图像识别及自动装配研究

摘要第6-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第12页
    1.2 微小零件装配技术第12-13页
    1.3 微小零件装配技术的国内外研究概况第13-17页
        1.3.1 国外研究现状第13-15页
        1.3.2 国内研究现状第15-17页
    1.4 本文主要的研究工作第17-20页
第2章 微小零件自动装配系统总体方案第20-29页
    2.1 微小零件结构特征与装配精度要求第20-21页
    2.2 微小零件装配系统平台设计中拟解决的关键问题第21-22页
    2.3 微小零件图像识别及自动装配系统总体设计方案第22-28页
        2.3.1 微小零件装配系统平台设计方案第22-24页
        2.3.2 微小零件自动装配工艺流程设计方案第24-25页
        2.3.3 视觉识别系统方案选择第25-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 微小零件装配系统标定第29-46页
    3.1 摄像机针孔成像模型第29-34页
        3.1.1 摄像机模型第29-30页
        3.1.2 坐标系及变换关系第30-33页
        3.1.3 透镜畸变第33-34页
    3.2 单应性及摄像机参数求解第34-38页
        3.2.1 单应性第34-36页
        3.2.2 摄像机内参数求解第36-37页
        3.2.4 畸变参数求解第37-38页
    3.3 基于OpenCV库的张正友标定第38-45页
        3.3.1 OpenCV简介第38页
        3.3.2 标定板的制作第38-39页
        3.3.3 标定过程第39-44页
        3.3.4 畸变矫正第44-45页
    3.4 本章小结第45-46页
第4章 微小零件的图像识别算法第46-68页
    4.1 图像预处理第46-52页
        4.1.1 图像灰度化第47页
        4.1.2 图像平滑第47-50页
        4.1.3 means法二值化阈值分割第50-51页
        4.1.4 面积去噪第51-52页
    4.2 图像边缘检测第52-59页
        4.2.1 经典的边缘检测算法第52-54页
        4.2.2 基于小波的图像边缘检测算法第54-56页
        4.2.3 图像边缘算法结果与对比第56-59页
    4.3 微小零件识别算法策略第59-63页
        4.3.1 非内嵌式零件图像识别策略第59-62页
        4.3.2 内嵌式零件图像识别策略第62-63页
    4.4 微小零件定位算法策略第63-67页
        4.3.1 微小零件粗定位第64页
        4.3.2 微小零件精确定位第64-67页
    4.5 本章小结第67-68页
第5章 微小零件的自动装配及软件实现第68-78页
    5.1 系统软件架构第68-70页
    5.2 软件各模块介绍第70-76页
        5.2.1 运动控制模块第70-71页
        5.2.2 图像采集模块第71-72页
        5.2.3 数据采集模块第72-73页
        5.2.4 图像处理模块第73-74页
        5.2.5 自动装配控制模块第74页
        5.2.6 参数配置模块第74-75页
        5.2.7 生产日志模块第75页
        5.2.8 UI人机交互界面模块第75-76页
    5.3 基于多线程的有序化自动装配实现第76-77页
    5.4 本章小结第77-78页
第6章 微小零件图像识别及自动装配相关实验第78-92页
    6.1 光源对微小零件识别的影响测试第78-82页
    6.2 微小零件真空吸附力实验第82-85页
        6.2.1 微小零件的受力分析第82-83页
        6.2.2 真空吸附尖选取第83-85页
    6.3 图像处理算法精度测试第85-87页
    6.4 微小零件移动位姿调整精度及装配实验分析第87-90页
    6.5 本章小结第90-92页
结论第92-94页
参考文献第94-99页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果第99-100页
致谢第100-101页
附录第101-107页

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