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基于机器视觉的机器人智能搬运系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 机器人智能控制系统国外研究现状第12-14页
        1.2.2 机器人智能控制系统国内研究现状第14-15页
    1.3 主要研究内容第15-17页
第2章 MOTOMAN-UP6机器人运动学分析第17-26页
    2.1 坐标变换原理第17-19页
    2.2 MOTOMAN-UP6机器人模型及参数第19-21页
    2.3 MOTOMAN-UP6机器人运动学正解第21-23页
    2.4 MOTOMAN-UP6机器人运动学逆解第23-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第3章 搬运机器人控制系统设计第26-36页
    3.1 搬运机器人系统第26-28页
    3.2 机械手爪的选型和设计第28-30页
        3.2.1 机械手爪工作方式和结构的选择第28-29页
        3.2.2 电动机械手爪设计第29-30页
    3.3 电动机械手爪控制驱动器设计第30-32页
    3.4 机械手爪控制器电路的优化第32-35页
        3.4.1 控制处理器单元选择第32-33页
        3.4.2 改进直流电机驱动电路第33-35页
        3.4.3 信号传输电路第35页
    3.5 本章小结第35-36页
第4章 搬运机器人的控制软件开发第36-48页
    4.1 机器人可视化控制界面设计第36-41页
        4.1.1 机器人可视化控制界面第37-38页
        4.1.2 机器人通讯设置与初始化第38-39页
        4.1.3 MOTOCOM32库函数实时控制开发第39-41页
    4.2 机器视觉软件开发第41-46页
        4.2.1 图像处理界面设计第41-42页
        4.2.2 工业相机的选型与程序开发第42-45页
        4.2.3 OpenCV的图像处理参数设定第45-46页
    4.3 本章小结第46-48页
第5章 机器视觉在智能搬运系统中的应用第48-66页
    5.1 工业相机的标定第48-53页
        5.1.1 工业相机标定原理第48-51页
        5.1.2 MOTOMAN-UP6机器人通讯设置与初始化第51-53页
    5.2 图像处理算法第53-60页
        5.2.1 Canny边缘检测算法第53-57页
        5.2.2 Hough变换算法第57-58页
        5.2.3 Hu矩检测算法第58-60页
    5.3 Canny算法的自适应阈值改进第60-64页
        5.3.1 传统Canny算法存在的问题第60页
        5.3.2 OTSU边缘检测算法第60-62页
        5.3.3 Canny算法自适应阈值改进第62-64页
    5.4 边缘检测算法实验对比第64-65页
    5.5 本章小结第65-66页
第6章 箱体搬运实验及分析第66-73页
    6.1 实验平台的搭建第66-67页
    6.2 机器人搬运箱体实验第67-73页
        6.2.1 搬运箱体控制流程第67-68页
        6.2.2 搬运箱体实验第68-70页
        6.2.3 箱体搬运实验结果及分析第70-73页
结论第73-74页
参考文献第74-77页
攻读硕士学位期间发表的学术成果第77-78页
致谢第78页

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