基于图像处理的自动开箱伺服系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景及来源 | 第10页 |
| ·机器视觉伺服控制系统综述 | 第10-14页 |
| ·机器人视觉伺服系统发展 | 第11-12页 |
| ·机器人视觉系统分类 | 第12-14页 |
| ·本项目中的机器人视觉伺服系统 | 第14页 |
| ·本文所做的工作 | 第14-16页 |
| 第二章 基于视觉伺服控制系统设计 | 第16-39页 |
| ·系统要求与设计 | 第16-21页 |
| ·机械系统设计 | 第17-19页 |
| ·控制系统设计 | 第19-21页 |
| ·相关部件选择 | 第21-26页 |
| ·图像采集装置选择 | 第21页 |
| ·电机选择 | 第21-22页 |
| ·ARM芯片选择 | 第22-24页 |
| ·驱动芯片选择 | 第24-25页 |
| ·编码器选择 | 第25-26页 |
| ·ARM外围硬件设计 | 第26-30页 |
| ·电源转换模块 | 第26-27页 |
| ·串口通讯电路 | 第27页 |
| ·JTAG接口电路 | 第27-28页 |
| ·光耦隔离电路 | 第28-29页 |
| ·电机驱动电路设计 | 第29-30页 |
| ·控制系统设计 | 第30-33页 |
| ·控制系统总体设计 | 第30页 |
| ·PWM输出模块设计 | 第30-32页 |
| ·反馈模块设计 | 第32-33页 |
| ·伺服系统的软件设计 | 第33-38页 |
| ·软件系统设计的主要任务 | 第33-34页 |
| ·系统的整体软件结构 | 第34-36页 |
| ·重要模块设计 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 视觉系统的构成及标定方法 | 第39-47页 |
| ·单目系统的构成 | 第39-40页 |
| ·摄像机标定 | 第40-43页 |
| ·透视投影模型 | 第40-41页 |
| ·摄像机参数及透视投影模型 | 第41-43页 |
| ·非线性模型 | 第43-44页 |
| ·单目视觉系统标定 | 第44-46页 |
| ·摄像机标定的一般方法 | 第44页 |
| ·单目系统标定方法 | 第44-45页 |
| ·单目系统标定实验结果 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 视觉伺服的图像处理 | 第47-61页 |
| ·图像去噪 | 第47-48页 |
| ·边缘检测 | 第48-54页 |
| ·边缘检测算法 | 第48-52页 |
| ·基于Canny算子的亚像素边缘检测 | 第52-54页 |
| ·三次样条插值(亚像素定位) | 第54页 |
| ·图像分割 | 第54-58页 |
| ·对象分析 | 第55页 |
| ·色彩空间分析 | 第55-58页 |
| ·特征拟合 | 第58-59页 |
| ·Hough线段检测 | 第58-59页 |
| ·像素距离计算 | 第59页 |
| ·图像处理软件设计 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 伺服控制系统的算法研究及实现 | 第61-75页 |
| ·系统建模 | 第61-66页 |
| ·传统辨识建模 | 第61-63页 |
| ·系统辨识 | 第63-66页 |
| ·PID控制算法 | 第66-67页 |
| ·控制参数整定 | 第67-74页 |
| ·PID参数调整规则 | 第67-68页 |
| ·自适应PID参数整定法 | 第68-71页 |
| ·模糊PID参数整定法 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 实验与仿真 | 第75-84页 |
| ·实验系统 | 第75-76页 |
| ·箱体端面厚度测量试验 | 第76-79页 |
| ·实验设备 | 第76页 |
| ·实验目的 | 第76页 |
| ·实验内容 | 第76-78页 |
| ·实验结果 | 第78-79页 |
| ·伺服控制实验 | 第79-83页 |
| ·仿真模型的建立 | 第79-81页 |
| ·仿真结果分析 | 第81-82页 |
| ·控制系统实验 | 第82-83页 |
| ·结果分析 | 第83-84页 |
| 第七章 总结与展望 | 第84-86页 |
| ·全文总结 | 第84页 |
| ·下一阶段工作展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第90页 |
