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坐标型机器人的定位检测技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
        1.2.1 坐标型机器人的研究现状第12页
        1.2.2 定位检测技术的研究现状第12-13页
    1.3 本文主要研究内容第13-15页
第二章 定位检测系统的分析与设计第15-24页
    2.1 定位检测系统构成及功能第15-18页
        2.1.1 定位检测系统的构成第15-16页
        2.1.2 定位检测系统的功能第16-18页
    2.2 定位检测系统的技术指标第18页
    2.3 照明方案第18-20页
        2.3.1 照明系统的原则第18页
        2.3.2 光源的选择第18-20页
    2.4 图像采集方案第20-23页
        2.4.1 摄像机选型第21-22页
        2.4.2 镜头选型第22-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第三章 图像处理与特征提取第24-41页
    3.1 图像滤波第24-27页
        3.1.1 滤波原理第24-25页
        3.1.2 均值滤波第25页
        3.1.3 高斯滤波第25-26页
        3.1.4 中值滤波第26页
        3.1.5 滤波实验与分析第26-27页
    3.2 图像阀值分割第27-30页
        3.2.1 均一阀值分割第27-28页
        3.2.2 最大类间方差法第28-29页
        3.2.3 最大熵阈值分割法第29-30页
        3.2.4 阀值分割实验与分析第30页
    3.3 图像形态学处理第30-32页
        3.3.1 膨胀第31页
        3.3.2 腐蚀第31-32页
        3.3.3 形态学运算实验与分析第32页
    3.4 边缘检测算法第32-35页
        3.4.1 边缘检测梯度理论第33页
        3.4.2 Roberts算子第33-34页
        3.4.3 Sobel算子第34页
        3.4.4 Canny边缘检测第34-35页
        3.4.6 边缘检测实验与分析第35页
    3.5 特征提取第35-40页
        3.5.1 传统Hough变换原理第36-38页
        3.5.2 改进的圆Hough变换方法第38-39页
        3.5.3 特征提取实验与分析第39-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第四章 坐标型机器人的相机定位算法研究第41-57页
    4.1 摄像机标定研究第41-45页
        4.1.1 相机成像模型第41-44页
        4.1.2 相机标定方法第44-45页
    4.2 上视相机标定第45-48页
        4.2.1 简化求取方法第45页
        4.2.2 上视相机标定的方法第45-48页
    4.3 下视相机标定第48-52页
        4.3.1 手眼系统数学模型第48-50页
        4.3.2 下视相机标定方法第50-52页
    4.4 定位检测系统中的位置纠偏方法第52-56页
        4.4.1 PCB板基准点定位第52-54页
        4.4.2 元件位置纠偏第54-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第五章 定位检测系统的开发与实验第57-69页
    5.1 软件系统组成第57-61页
        5.1.1 硬件控制模块第57-59页
        5.1.2 数据功能模块第59-60页
        5.1.3 自动生产模块第60-61页
    5.2 定位检测系统的软件设计第61-62页
    5.3 插件机系统视觉定位系统实验与分析第62-68页
        5.3.1 固定相机标定实验与分析第62-64页
        5.3.2 小臂相机标定实验与分析第64-65页
        5.3.3 PCB基准点定位实验与分析第65页
        5.3.4 元件位置纠偏实验与分析第65-67页
        5.3.5 视觉定位系统误差分析第67-68页
    5.4 本章小结第68-69页
总结与展望第69-71页
参考文献第71-75页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第75-76页
致谢第76-77页
附件第77页

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