基于机器视觉的船舶分段自动喷涂方法与系统研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第13-22页 |
| 1.2.1 船舶分段自动喷涂研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.2 船舶分段自动喷涂轨迹优化研究现状 | 第19-21页 |
| 1.2.3 机器视觉技术研究现状 | 第21-22页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第22-25页 |
| 第二章 船舶分段自动喷涂系统总体方案设计 | 第25-35页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 输送模块设计 | 第26-27页 |
| 2.3 机器视觉模块设计 | 第27-30页 |
| 2.4 喷涂机器人模块设计 | 第30-33页 |
| 2.4.1 ABB IRB580 喷涂机器人 | 第30-32页 |
| 2.4.2 喷涂机器人控制柜 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 船舶分段图像处理算法与视觉系统研究 | 第35-51页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 图像预处理 | 第35-41页 |
| 3.2.1 图像灰度化 | 第35-37页 |
| 3.2.2 图像降噪 | 第37-41页 |
| 3.3 阈值分割 | 第41页 |
| 3.4 边缘检测 | 第41-46页 |
| 3.4.1 Canny算子 | 第42-43页 |
| 3.4.2 Sobel算子 | 第43页 |
| 3.4.3 Laplacian(拉普拉斯)算子 | 第43-44页 |
| 3.4.4 边缘检测实验结果分析 | 第44-46页 |
| 3.5 特征提取 | 第46-50页 |
| 3.5.1 基于霍夫变换的直线检测 | 第46-48页 |
| 3.5.2 视觉测量系统标定 | 第48-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 船舶分段自动喷涂轨迹优化 | 第51-63页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 喷涂轨迹的确定 | 第51-53页 |
| 4.3 平面喷涂轨迹优化 | 第53-55页 |
| 4.3.1 平面上的喷涂模型的建立 | 第53页 |
| 4.3.2 平面上的喷涂轨迹优化 | 第53-55页 |
| 4.4 小曲率曲面喷涂轨迹优化 | 第55-58页 |
| 4.4.1 小曲率曲面上的喷涂模型的建立 | 第55-57页 |
| 4.4.2 小曲率曲面上的喷涂轨迹优化 | 第57-58页 |
| 4.5 喷涂轨迹仿真实验 | 第58-62页 |
| 4.5.1 平面喷涂优化仿真 | 第59-60页 |
| 4.5.2 小曲率曲面喷涂优化仿真 | 第60-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 船舶分段自动喷涂系统软件设计与仿真 | 第63-77页 |
| 5.1 引言 | 第63页 |
| 5.2 机器视觉系统软件设计 | 第63-67页 |
| 5.3 船舶分段自动喷涂系统建立与仿真 | 第67-76页 |
| 5.3.1 工具坐标系标定 | 第68-70页 |
| 5.3.2 工件坐标系标定 | 第70-72页 |
| 5.3.3 机器人连杆坐标系 | 第72-73页 |
| 5.3.4 船舶分段自动喷涂系统仿真 | 第73-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 总结 | 第77-78页 |
| 6.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务和主要成果 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
