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基于视觉的机器人码垛过程监控与诊断的研究

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

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