| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 引言 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 抓取目标图像增强研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 抓取目标图像特征点描述研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 基于特征描述的目标识别研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的研究内容和主要框架 | 第19-20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 基于天牛须算法的抓取目标图像自适应增强 | 第21-35页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 抓取目标图像的二维离散小波变换 | 第21-22页 |
| 2.3 基于奇异值分解的低频子带亮度变换 | 第22-23页 |
| 2.4 基于天牛须算法的小波子带软阈值函数参数选择 | 第23-27页 |
| 2.4.1 基于软阈值函数的二维离散小波系数变换 | 第23-24页 |
| 2.4.2 基于天牛须算法的软阈值函数参数自适应选取 | 第24-27页 |
| 2.5 抓取目标图像的自适应增强 | 第27-28页 |
| 2.6 抓取目标图像增强实例 | 第28-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 抓取目标图像多区域局部自适应特征提取与匹配 | 第35-47页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 基于二进制评价的全局多区域描述子采样模式的构建 | 第36-39页 |
| 3.2.1 全局多区域描述子二进制比特位的生成 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基于二进制评价的全局采样模式的构建 | 第37-39页 |
| 3.3 基于投票机制的多区域局部自适应采样模式的构建 | 第39-43页 |
| 3.3.1 多区域局部自适应采样模式权重生成分析 | 第39-41页 |
| 3.3.2 测试采样位置的生成 | 第41-42页 |
| 3.3.3 基于投票机制的稳定采样点的获取 | 第42-43页 |
| 3.4 多区域局部自适应特征的匹配 | 第43-44页 |
| 3.5 抓取目标多区域局部自适应特征匹配实例 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于改进随机采样一致性算法的多目标识别与抓取 | 第47-61页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 基于均值漂移算法的目标特征点聚类 | 第48-51页 |
| 4.2.1 均值漂移算法 | 第48-49页 |
| 4.2.2 基于均值漂移算法的目标特征点聚类 | 第49-51页 |
| 4.3 基于改进随机采样一致性算法的多目标识别 | 第51-56页 |
| 4.3.1 基于Graham算法的最小子集的凹凸一致性准则判断 | 第53页 |
| 4.3.2 基于凹凸一致性准则的改进随机采样一致性算法 | 第53-54页 |
| 4.3.3 基于改进的随机采样一致性算法的目标识别 | 第54-55页 |
| 4.3.4 改进的随机采样一致性算法对比实验 | 第55-56页 |
| 4.4 目标的定位和抓取 | 第56-60页 |
| 4.4.1 基于轮廓的目标定位 | 第57-58页 |
| 4.4.2 基于机器人逆运动学方法的目标抓取 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 工业机器人自主目标识别与抓取系统开发 | 第61-79页 |
| 5.1 引言 | 第61页 |
| 5.2 工业机器人自主目标识别与抓取系统总体设计 | 第61-62页 |
| 5.3 机器人抓取系统各硬件组成及相互联系的建立 | 第62-68页 |
| 5.3.1 系统的硬件组成及信息交互 | 第62-64页 |
| 5.3.2 机器人的手眼标定 | 第64-68页 |
| 5.4 工业机器人识别与抓取系统的软件开发环境与整体架构 | 第68-71页 |
| 5.4.1 工业机器人自主目标识别与抓取系统开发环境 | 第68-69页 |
| 5.4.2 工业机器人自主目标识别与抓取系统总体框架 | 第69-70页 |
| 5.4.3 系统交互界面设计 | 第70-71页 |
| 5.5 工业机器人自主目标识别与抓取系统的功能实现 | 第71-74页 |
| 5.5.1 基于机器人控制器SDK的二次开发 | 第71-73页 |
| 5.5.2 基于相机SDK的二次开发 | 第73-74页 |
| 5.6 工业机器人抓取应用验证 | 第74-78页 |
| 5.7 本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 工作总结 | 第79-80页 |
| 6.2 工作展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 作者简介 | 第86页 |
| 攻读硕士学位期间主要科研成果 | 第86页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第86页 |
