基于Adept机器人的平面工件视觉定位与控制
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·机器人视觉定位与控制的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·机器人视觉定位的研究历史及现状 | 第10-12页 |
| ·本文的研究方向与研究内容 | 第12-14页 |
| ·本文的研究方向 | 第12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 摄像机的标定 | 第14-22页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·摄像机的标定方法概述 | 第14-15页 |
| ·非线性标定方法的研究 | 第15-18页 |
| ·视觉定位系统的图像畸变分析 | 第15-17页 |
| ·非线性标定法的算法原理 | 第17-18页 |
| ·视觉定位系统非线性标定与图像畸变修正 | 第18-21页 |
| ·标定模板的设计 | 第18-19页 |
| ·标定过程与图像修正实验 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 工件图像的预处理和边缘特征提取 | 第22-34页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·获取工件图像 | 第22-23页 |
| ·工件图像灰度化 | 第23-24页 |
| ·工件图像预处理 | 第24-29页 |
| ·对比度增强 | 第25-27页 |
| ·图像平滑 | 第27-29页 |
| ·边缘特征提取 | 第29-32页 |
| ·边缘检测方法 | 第29-30页 |
| ·边缘检测算子 | 第30-31页 |
| ·自动选取阈值 | 第31页 |
| ·边缘检测实验 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于图像匹配的工件识别 | 第34-46页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·图像识别的方法和存在的问题 | 第34-35页 |
| ·Hausdorff距离 | 第35-39页 |
| ·Hausdorff 距离的定义 | 第35-37页 |
| ·一种改进的Hausdorff 距离 | 第37页 |
| ·Hausdorff 距离简化算法 | 第37-39页 |
| ·基于遗传算法的图像匹配 | 第39-42页 |
| ·遗传算法在图像匹配中的应用原理 | 第39-41页 |
| ·一种改进的遗传算法 | 第41页 |
| ·遗传算法图像匹配 | 第41-42页 |
| ·平面工件的识别实现 | 第42-43页 |
| ·实验和分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于平面工件的视觉平台及其机器人控制实现 | 第46-54页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·系统的组成 | 第46-49页 |
| ·机器人视觉系统 | 第47-48页 |
| ·机器人控制系统 | 第48-49页 |
| ·控制机器人抓取的实验及分析 | 第49-53页 |
| ·图像坐标系到机器人坐标系的转换 | 第49-51页 |
| ·实验步骤 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·研究存在的问题与展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60页 |
