| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·机器人视觉伺服系统国内外研究历史及现状 | 第13-20页 |
| ·视觉伺服系统的类型 | 第15-16页 |
| ·基于位置的视觉伺服系统 | 第16-17页 |
| ·基于图像的视觉伺服系统 | 第17-19页 |
| ·双目视觉伺服研究现状 | 第19-20页 |
| ·研究目的和内容 | 第20-22页 |
| ·研究目的 | 第20页 |
| ·研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 目标物体的图像获取与处理 | 第22-35页 |
| ·图像获取 | 第22-23页 |
| ·图像的生成 | 第22页 |
| ·图像的数字化 | 第22-23页 |
| ·图像的存储格式 | 第23页 |
| ·图像的预处理 | 第23-27页 |
| ·对比度增强 | 第23-26页 |
| ·图像平滑 | 第26-27页 |
| ·图像分割 | 第27-30页 |
| ·图像分割的数学描述 | 第27-28页 |
| ·图像分割方法 | 第28-30页 |
| ·图像边缘检测 | 第30-33页 |
| ·边缘检测概述 | 第30页 |
| ·常用的四种边缘检测的算法 | 第30-33页 |
| ·边缘检测实验结果分析 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于图像匹配的目标物体识别 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·模板匹配 | 第35-36页 |
| ·基于总像素点的模板匹配 | 第36-37页 |
| ·图像的不变矩匹配 | 第37-42页 |
| ·矩的概述与定义 | 第37-38页 |
| ·矩的物理意义 | 第38-40页 |
| ·矩函数的各种变换 | 第40-42页 |
| ·HU 矩不变量及目标物体识别 | 第42-45页 |
| ·目标物体质心计算及旋转角度计算 | 第45-46页 |
| ·目标物体质心计算 | 第45页 |
| ·目标物体旋转角度的计算 | 第45页 |
| ·目标物体深度计算 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 机器人视觉系统及其标定相关技术研究 | 第47-59页 |
| ·系统标定概述 | 第47-48页 |
| ·GRB-400 机器人系统介绍 | 第48-52页 |
| ·GRB-400 机器人正运动学模型建立 | 第48-51页 |
| ·GRB-400 机器人逆运动学求解 | 第51-52页 |
| ·摄像机成像模型 | 第52-55页 |
| ·视觉系统需标定的参数及方法 | 第55-57页 |
| ·坐标变换原理 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 单目标物体双目视觉伺服控制实验研究 | 第59-74页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·双目视觉机器人系统及视觉伺服控制 | 第59-69页 |
| ·系统结构及原理 | 第59-60页 |
| ·GRB-400 机器人及GT-400-SG-PCI 卡 | 第60-61页 |
| ·机器人视觉信息处理 | 第61-62页 |
| ·标定 | 第62-63页 |
| ·目标物体质心及高度计算 | 第63页 |
| ·关节轴4 的旋转角度计算 | 第63-64页 |
| ·计算第一轴、第二轴两关节转角 | 第64-65页 |
| ·运动控制系统 | 第65-67页 |
| ·跟踪目标位置 | 第67-69页 |
| ·视觉伺服控制实验 | 第69-72页 |
| ·实验结果及分析 | 第72-73页 |
| ·结论 | 第73-74页 |
| 第六章 多目标物体匹配识别的视觉伺服控制实验研究 | 第74-87页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·图像匹配方法分类 | 第74-75页 |
| ·直接利用图像灰度信息的匹配算法 | 第74-75页 |
| ·利用图像特征的匹配算法 | 第75页 |
| ·基于特征的图像匹配中的关键问题 | 第75-76页 |
| ·多目标物体匹配识别算法描述 | 第76-80页 |
| ·图像特征空间的选择 | 第76-77页 |
| ·图像搜索策略的实现 | 第77-79页 |
| ·图像相似性测度计算 | 第79-80页 |
| ·多目标物体匹配识别实验 | 第80-83页 |
| ·指定目标的识别 | 第80-83页 |
| ·目标的质心与旋转角度计算 | 第83页 |
| ·机器人多目标视觉伺服控制系统实验 | 第83-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 总结与结论 | 第87-89页 |
| 1. 工作总结与结论 | 第87-88页 |
| 2. 进一步的工作 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 攻读硕士学位期间完成的学术论文 | 第93-94页 |
| 个人简历 | 第94-95页 |