| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-27页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 焊缝自动跟踪技术发展现状 | 第13-15页 |
| 1.3 机器视觉技术的发展及其应用综述 | 第15-19页 |
| 1.3.1 机器视觉的概念 | 第15-16页 |
| 1.3.2 机器视觉理论的发展 | 第16-18页 |
| 1.3.3 机器视觉理论的应用 | 第18页 |
| 1.3.4 机器视觉理论的存在的困难 | 第18-19页 |
| 1.4 焊接过程中的视觉传感技术 | 第19-23页 |
| 1.4.1 电弧式传感器 | 第19页 |
| 1.4.2 视觉传感技术 | 第19-23页 |
| 1.5 图像处理技术 | 第23-25页 |
| 1.5.1 图像预处理 | 第23-24页 |
| 1.5.2 图像分割 | 第24-25页 |
| 1.5.3 图像后处理 | 第25页 |
| 1.6 本文主要研究内容 | 第25-27页 |
| 第二章 焊缝跟踪试验系统 | 第27-36页 |
| 2.1 试验硬件系统 | 第27-29页 |
| 2.2 机器人视觉传感系统 | 第29-31页 |
| 2.3 焊缝图像获取 | 第31-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 图像处理 | 第36-48页 |
| 3.1 图像处理原理及流程 | 第36-47页 |
| 3.1.1 开窗口分析法 | 第36-37页 |
| 3.1.2 中值滤波 | 第37-38页 |
| 3.1.3 边缘检测 | 第38-41页 |
| 3.1.4 去除伪边缘 | 第41-42页 |
| 3.1.5 提取焊缝边缘信息 | 第42-43页 |
| 3.1.6 细化 | 第43-44页 |
| 3.1.7 直线拟合 | 第44-45页 |
| 3.1.8 图像处理全过程及结果分析 | 第45-47页 |
| 3.2 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 实验系统标定 | 第48-65页 |
| 4.1 钨极点在图像中投影位置标定 | 第48-60页 |
| 4.1.1 BP 网络 | 第49-53页 |
| 4.1.2 实验样本点采集 | 第53-54页 |
| 4.1.3 实验样本点处理---BP 网络模型确定 | 第54-60页 |
| 4.2 图像坐标系和基坐标系转换标定 | 第60-61页 |
| 4.3 机器人的第七关节角度对应的摄像机绕焊枪转动的角度标定 | 第61页 |
| 4.4 图像中的角度所对应的基坐标下的实际的角度标定 | 第61-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 焊缝跟踪控制系统 | 第65-76页 |
| 5.1 钨极点在图像中的投影和焊缝中心线偏差的提取 | 第65-66页 |
| 5.2 焊缝跟踪控制器 | 第66-75页 |
| 5.2.1 控制目标 | 第66页 |
| 5.2.2 基本策略 | 第66-68页 |
| 5.2.3 PD 跟踪控制器 | 第68-75页 |
| 5.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 结论 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第83页 |
