气动机械手视觉系统的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·气动机器人 | 第8-10页 |
| ·工业机器人技术概述 | 第8页 |
| ·气动技术发展状况及优缺点 | 第8-9页 |
| ·气动机器人(机械手)应用现状及发展趋势 | 第9-10页 |
| ·虚拟仪器技术 | 第10-11页 |
| ·虚拟仪器的概念 | 第10-11页 |
| ·虚拟仪器的特点 | 第11页 |
| ·机器人视觉系统与虚拟仪器技术 | 第11-13页 |
| ·智能机器人与机器视觉 | 第11-12页 |
| ·机器视觉与虚拟仪器的结合 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 气动机械手总体方案及视觉平台 | 第15-28页 |
| ·气动机械手系统原理 | 第15-23页 |
| ·气动机械手基本结构及其工作原理 | 第15-16页 |
| ·气动机械手控制原理 | 第16-18页 |
| ·电-气比例控制系统建模分析 | 第18-20页 |
| ·气动机械手运动分析 | 第20-23页 |
| ·机械手视觉平台设计 | 第23-27页 |
| ·目标物体位置自动识别 | 第23页 |
| ·气动机械手视觉系统原理 | 第23-25页 |
| ·气动机械手视觉伺服工作流程 | 第25页 |
| ·系统主要硬件组成 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 图像畸变校正与摄像机标定 | 第28-44页 |
| ·概述 | 第28页 |
| ·摄像机模型与图像几何畸变 | 第28-32页 |
| ·小孔成像模型 | 第28-30页 |
| ·图像的几何畸变 | 第30-32页 |
| ·基于人工神经网络的畸变校正 | 第32-38页 |
| ·BP神经网络模型 | 第32-34页 |
| ·图像几何畸变校正的神经网络方法 | 第34页 |
| ·实验方法 | 第34-36页 |
| ·校正算法精度和评价 | 第36-38页 |
| ·平面标定技术 | 第38-43页 |
| ·网格式平行线标定方法的基本原理及实现的关键技术 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 图像预处理及物体特征的识别 | 第44-59页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·图像预处理 | 第45-50页 |
| ·对比度增强 | 第45-47页 |
| ·图像滤波 | 第47-50页 |
| ·图像分割技术与方法 | 第50-56页 |
| ·图像分割的方法 | 第50页 |
| ·阈值分割 | 第50-54页 |
| ·图像二值化 | 第54-56页 |
| ·图像特征识别 | 第56-57页 |
| ·图像特征 | 第56-57页 |
| ·面积与形心定位 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 视觉跟踪理论与路径规划 | 第59-66页 |
| ·引言 | 第59-61页 |
| ·机械手抓取物体及轨迹计算 | 第61-63页 |
| ·物体抓取路径规划 | 第61-63页 |
| ·视觉跟踪系统的实现 | 第63-64页 |
| ·跟踪算法实现 | 第64页 |
| ·实验结果 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第6章 气动机械手视觉系统软件设计 | 第66-76页 |
| ·软件平台概述 | 第66-69页 |
| ·虚拟仪器开发平台LabVIEW | 第66-68页 |
| ·IMAQ vision | 第68-69页 |
| ·系统功能 | 第69-71页 |
| ·程序实现 | 第71-75页 |
| ·登录模块 | 第71-73页 |
| ·图像采集及处理模块 | 第73-74页 |
| ·控制模块 | 第74页 |
| ·数据管理模块 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 总结 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文 | 第83页 |
