基于机器视觉的多工件分拣系统设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 工业机器人的分类 | 第10-12页 |
| 1.3 机器视觉的国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4 本文研究意义及主要研究内容 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究意义 | 第17-18页 |
| 1.4.2 主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小节 | 第19-20页 |
| 第2章 SCARA型机械臂控制系统和视觉模块设计 | 第20-30页 |
| 2.1 控制系统总体方案设计 | 第20-21页 |
| 2.2 控制系统软件平台设计 | 第21-23页 |
| 2.3 视觉模块的平台设计 | 第23-24页 |
| 2.4 视觉模块的通讯系统设计 | 第24-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 视觉模块系统的构建 | 第30-40页 |
| 3.1 机器视觉分拣系统的方案设计 | 第30-31页 |
| 3.2 图像采集系统部件的选型 | 第31-35页 |
| 3.2.1 工业相机的选型 | 第31-32页 |
| 3.2.2 工业镜头的选型 | 第32-33页 |
| 3.2.3 光源的选型 | 第33-35页 |
| 3.3 工业相机精度校准 | 第35-39页 |
| 3.3.1 高度标定 | 第35-37页 |
| 3.3.2 相机畸变矫正 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 图像预处理和目标识别 | 第40-61页 |
| 4.1 图像预处理 | 第40-50页 |
| 4.2 重心坐标定位 | 第50-53页 |
| 4.3 旋转矢量特征提取 | 第53-54页 |
| 4.4 基于卷积神经网络的工件识别 | 第54-60页 |
| 4.4.1 人工神经网络 | 第54-57页 |
| 4.4.2 卷积神经网络 | 第57-59页 |
| 4.4.3 实验仿真 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 基于曲线拟合的物体轮廓特征点定位 | 第61-70页 |
| 5.1 非均匀有理B样条曲线 | 第61-63页 |
| 5.2 非均匀有理B样条曲线逼近 | 第63-69页 |
| 5.2.1 计算节点矢量 | 第63-64页 |
| 5.2.2 直曲线过渡点定位 | 第64-65页 |
| 5.2.3 曲线主特征点定位 | 第65-67页 |
| 5.2.4 反算控制顶点 | 第67-68页 |
| 5.2.5 计算逼近偏差 | 第68-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70页 |
| 6.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士期间的科研成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
