| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题的背景 | 第8页 |
| 1.2 课题意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外现状 | 第9-13页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-16页 |
| 2 相关理论基础 | 第16-26页 |
| 2.1 边缘检测算法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 边缘检测 | 第16-17页 |
| 2.1.2 Canny边缘检测算法 | 第17-19页 |
| 2.2 圆形物体图像识别算法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 圆形检测原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 Hough变换算法 | 第20-22页 |
| 2.2.3 随机Hough变换 | 第22-23页 |
| 2.3 坐标系转换理论 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 自动化生产线工件同步抓取系统设计 | 第26-32页 |
| 3.1 自动化生产线工件同步抓取方法介绍 | 第26-27页 |
| 3.2 基于机器视觉的自动化生产线工件同步抓取方法设计 | 第27-30页 |
| 3.2.1 需求分析 | 第27-28页 |
| 3.2.2 系统功能模块分析 | 第28-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 4 图像处理算法研究 | 第32-44页 |
| 4.1 ROI提取研究 | 第32-39页 |
| 4.1.1 基于区域增长提取技术 | 第33-34页 |
| 4.1.2 基于边缘分割技术感兴趣区域提取技术 | 第34-39页 |
| 4.2 圆形工件检测 | 第39-42页 |
| 4.3 工件形心位置检测 | 第42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 5 自动化生产线产品同步抓取系统实现 | 第44-78页 |
| 5.1 图像处理平台搭建 | 第44-49页 |
| 5.1.1 图像处理芯片选型 | 第44-46页 |
| 5.1.2 硬件平台介绍 | 第46-47页 |
| 5.1.3 软件平台介绍 | 第47-48页 |
| 5.1.4 实验平台搭建 | 第48-49页 |
| 5.2 图像处理算法实现与改进 | 第49-55页 |
| 5.2.2 图像预处理 | 第49-50页 |
| 5.2.3 感兴趣区域提取实现 | 第50-52页 |
| 5.2.4 工件识别实现 | 第52-53页 |
| 5.2.5 工件形心确定 | 第53-54页 |
| 5.2.6 工件坐标确定 | 第54-55页 |
| 5.3 坐标系转换实现 | 第55-59页 |
| 5.4 数据通讯实现 | 第59-61页 |
| 5.5 工业机器人跟踪工件算法实现 | 第61-66页 |
| 5.5.1 工业机器人介绍 | 第61-63页 |
| 5.5.2 控制算法设计 | 第63-64页 |
| 5.5.3 控制算法实现 | 第64-66页 |
| 5.6 系统调试与分析 | 第66-77页 |
| 5.6.1 PI参数整定 | 第66-67页 |
| 5.6.2 系统调试 | 第67-72页 |
| 5.6.3 卡尔曼滤波预测 | 第72-77页 |
| 5.7 本章小结 | 第77-78页 |
| 6 结论与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 主要结论 | 第78页 |
| 6.2 后续研究工作展望 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |