基于图像处理技术的工业分拣机器人研究与应用
| 摘要 | 第2-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 本课题国内外发展现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 图像技术研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 工业机器人轨迹规划研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 工业机器人分拣技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题主要研究内容和目标 | 第13-15页 |
| 第二章 机器人系统全局数学模型及相机标定 | 第15-22页 |
| 2.1 机器人系统全局视觉数学模型 | 第15-19页 |
| 2.2 工业相机的标定 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 图像预处理与识别定位技术 | 第22-35页 |
| 3.1 机器人视觉系统下图像采集 | 第22-23页 |
| 3.2 图像预处理 | 第23-27页 |
| 3.2.1 图像灰度化、二值化 | 第23-24页 |
| 3.2.2 图像的滤波 | 第24-27页 |
| 3.3 目标物的识别 | 第27-34页 |
| 3.3.1 图像模板匹配 | 第28-29页 |
| 3.3.2 图像边缘特征提取 | 第29-31页 |
| 3.3.3 图像目标物的识别与定位 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 工业机器人运动分析 | 第35-49页 |
| 4.1 工业机器人位置、姿态描述 | 第35-37页 |
| 4.2 建立机器人运动学数学模型 | 第37-39页 |
| 4.3 工业机器人运动学解算 | 第39-41页 |
| 4.4 工业机器人逆运动学解算 | 第41-44页 |
| 4.5 轨迹规划算法 | 第44-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 工业机器人视觉系统分拣实验平台构建与实现 | 第49-67页 |
| 5.1 实验平台硬件构建 | 第49-50页 |
| 5.2 实验平台软件组成 | 第50-52页 |
| 5.3 基于图像处理技术的分拣实验 | 第52-66页 |
| 5.3.1 图像中螺栓的识别定位 | 第52-55页 |
| 5.3.2 Matlab和UG轨迹仿真分析 | 第55-64页 |
| 5.3.3 实验及分析 | 第64-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
