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采摘机器人目标识别及定位研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
1 绪论第8-16页
    1.1 课题研究背景及意义第8-9页
    1.2 采摘机器人在农业生产中的应用现状第9-11页
    1.3 采摘机器人视觉技术研究现状第11-14页
        1.3.1 含有遮挡影响的目标识别研究现状第11页
        1.3.2 重叠目标识别的研究现状第11-12页
        1.3.3 目标轮廓匹配研究现状第12-13页
        1.3.4 双目视觉在采摘机器人中的应用第13页
        1.3.5 单目视觉在采摘机器人中的应用第13-14页
    1.4 存在的问题第14页
    1.5 课题主要研究内容第14-16页
2 含有遮挡影响的目标识别第16-30页
    2.1 一阶微分边缘检测算法第16-20页
        2.1.1 Robert算子第17-18页
        2.1.2 Prewitt算子第18-19页
        2.1.3 Sobel算子第19-20页
    2.2 二阶微分边缘检测算法第20-22页
    2.3 K-means聚类算法第22-24页
    2.4 橘子目标轮廓检测第24-28页
        2.4.1 图像预处理第24页
        2.4.2 目标轮廓检测第24-26页
        2.4.3 残留物去除第26-27页
        2.4.4 对比分析第27-28页
    2.5 本章小结第28-30页
3 重叠目标物轮廓分离第30-40页
    3.1 目标图像分割第30-31页
        3.1.1 图像分割方法第30页
        3.1.2 分割方法对比第30-31页
    3.2 腐蚀剥离算法第31-32页
    3.3 重叠目标识别算法第32-34页
        3.3.1 边缘曲率分析法第32-33页
        3.3.2 分水岭分割算法第33-34页
    3.4 重叠目标轮廓分离第34-39页
        3.4.1 K-均值聚类处理第34-35页
        3.4.2 轮廓检测第35-36页
        3.4.3 图像求和运算处理第36-37页
        3.4.4 重叠果实轮廓分离第37-39页
        3.4.5 测试结果第39页
    3.5 本章小结第39-40页
4 目标的轮廓定位及匹配第40-50页
    4.1 目标的定位算法第40-43页
        4.1.1 Hough变换检测曲线基本原理第40页
        4.1.2 标准Hough变换第40-41页
        4.1.3 基于梯度法的Hough检测定位第41-43页
    4.2 匹配算法第43-44页
        4.2.1 基于灰度的匹配算法第43页
        4.2.2 基于特征的匹配算法第43-44页
    4.3 匹配特征第44页
    4.4 目标轮廓匹配第44-48页
        4.4.1 几何不变距原理概述第44-47页
        4.4.2 评价准则第47-48页
    4.5 本章小结第48-50页
5 单目立体视觉深度计算第50-60页
    5.1 视觉测量模型第50-53页
        5.1.1 测量模型坐标系第50-52页
        5.1.2 摄像机模型的畸变第52-53页
    5.2 单目视觉深度计算第53-57页
    5.3 单目视觉深度测距实验第57-59页
        5.3.1 摄像机型号第57-58页
        5.3.2 摄像机标定第58-59页
    5.4 本章小结第59-60页
6 硬件系统与实验第60-70页
    6.1 实验硬件平台第60-64页
        6.1.1 硬件系统组成第60页
        6.1.2 XYZ三坐标测量机第60-61页
        6.1.3 运动控制器型号第61页
        6.1.4 计算机平台第61-62页
        6.1.5 执行端装置第62-64页
    6.2 实验与分析第64-69页
        6.2.1 目标识别定位实验第65-69页
        6.2.2 实验分析第69页
    6.3 本章小结第69-70页
7 总结与展望第70-72页
    7.1 总结第70页
    7.2 展望第70-72页
致谢第72-74页
参考文献第74-77页

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