摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-8页 |
第一章 绪论 | 第8-15页 |
§1-1 引言 | 第8页 |
§1-2 问题的提出及意义 | 第8-9页 |
1-2-1 问题的提出 | 第8-9页 |
1-2-2 研究意义 | 第9页 |
§1-3 机器视觉技术的应用研究现状 | 第9-12页 |
1-3-1 机器视觉的发展概述 | 第9-10页 |
1-3-2 机器视觉的应用现状 | 第10-11页 |
1-3-3 用于工业的机器视觉分类与组成 | 第11-12页 |
§1-4 视觉监控技术的研究现状 | 第12-14页 |
§1-5 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
第二章 码垛箱体目标的识别及处理方法研究 | 第15-29页 |
§2-1 引言 | 第15页 |
§2-2 摄像机的标定 | 第15-20页 |
2-2-1 摄像机标定的原理 | 第15页 |
2-2-2 摄像机标定方法 | 第15-18页 |
2-2-3 摄像机标定方法试验结果 | 第18-20页 |
§2-3 颜色空间的处理方法研究 | 第20-22页 |
2-3-1 HSL 颜色空间 | 第20-21页 |
2-3-2 颜色色调H 对光照条件的适应性试验 | 第21-22页 |
§2-4 基于图像中心矩的识别处理方法研究 | 第22-25页 |
2-4-1 中心不变矩的识别方法 | 第22-23页 |
2-4-2 用中心矩求目标旋转或倾斜角度的方法 | 第23-25页 |
§2-5 目标及模板图像的处理方法研究及试验 | 第25-28页 |
2-5-1 目标图像的基本处理方法 | 第25-26页 |
2-5-2 模板图像的处理方法 | 第26页 |
2-5-3 图像处理方法的试验结果 | 第26-28页 |
§2-6 本章小结 | 第28-29页 |
第三章 运动目标的视觉跟踪方法的研究 | 第29-46页 |
§3-1 引言 | 第29页 |
§3-2 视觉跟踪预测技术的研究现状 | 第29-30页 |
§3-3 基于最小二乘法的多项式拟合预测的方法原理及试验 | 第30-37页 |
3-3-1 线性函数预测 | 第30-31页 |
3-3-2 平方函数预测 | 第31-32页 |
3-3-3 综合预测 | 第32-33页 |
3-3-4 综合预测曲线的试验结果 | 第33-37页 |
§3-4 卡尔曼滤波预测的方法原理试验 | 第37-43页 |
3-4-1 卡尔曼滤波预测的算法原理 | 第37-40页 |
3-4-2 卡尔曼滤波预测在位置跟踪中的应用 | 第40-41页 |
3-4-3 卡尔曼滤波预测的试验分析 | 第41-42页 |
3-4-4 卡尔曼预测与多项式拟合预测的对比分析 | 第42-43页 |
§3-5 跟踪窗的设定 | 第43-45页 |
3-5-1 跟踪窗的设定 | 第43-44页 |
3-5-2 跟踪窗的抗干扰试验 | 第44-45页 |
§3-6 本章小结 | 第45-46页 |
第四章 码垛过程分析与监控系统设计 | 第46-52页 |
§4-1 引言 | 第46页 |
§4-2 直角坐标机器人码垛过程与运动轨迹分析 | 第46-47页 |
4-2-1 码垛机箱体的运动过程 | 第46-47页 |
4-2-2 箱体码垛运动过程的故障与分析 | 第47页 |
§4-3 箱体运动轨迹的拟合与试验 | 第47-49页 |
4-3-1 运动轨迹的拟合原理 | 第47页 |
4-3-2 拟合轨迹仿真试验 | 第47-48页 |
4-3-3 箱体偏离运动轨迹的距离 | 第48-49页 |
§4-4 箱体码垛实时监控系统软件的总体设计 | 第49-51页 |
4-4-1 程序设计语言介绍 | 第49页 |
4-4-2 监控系统的软件流程设计 | 第49-51页 |
4-4-3 监控系统的人机界面 | 第51页 |
§4-5 本章小结 | 第51-52页 |
第五章 码垛过程实时视觉监控的仿真与试验 | 第52-60页 |
§5-1 实验仿真系统的建立 | 第52-55页 |
5-1-1 实验平台硬件系统 | 第52-54页 |
5-1-2 实验平台软件系统 | 第54-55页 |
§5-2 仿真试验 | 第55-59页 |
5-2-1 监控与诊断系统的实时性能试验 | 第55页 |
5-2-2 箱体运动的故障仿真 | 第55-59页 |
§5-3 本章小结 | 第59-60页 |
第六章 结论与展望 | 第60-61页 |
参考文献 | 第61-64页 |
致谢 | 第64页 |