视觉抓取机器人系统研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 现存问题 | 第17页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 视觉机器人系统介绍 | 第19-27页 |
| 2.1 视觉机器人系统构成 | 第19-21页 |
| 2.2 视觉机器人抓取过程的实现 | 第21-23页 |
| 2.3 视觉机器人通讯系统的搭建 | 第23-26页 |
| 2.3.1 通讯网络设定 | 第23-24页 |
| 2.3.2 视觉控制指令通讯协议 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 相机标定 | 第27-39页 |
| 3.1 相机标定常用方法 | 第27页 |
| 3.2 相机标定基础知识 | 第27-33页 |
| 3.2.1 常用坐标系 | 第27-30页 |
| 3.2.2 相机模型 | 第30-32页 |
| 3.2.3 透镜畸变 | 第32-33页 |
| 3.3 相机标定 | 第33-35页 |
| 3.4 OpenCV标定实验及结果 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 工件图像预处理 | 第39-55页 |
| 4.1 数字图像处理概述 | 第39页 |
| 4.2 工件的图像处理过程 | 第39-40页 |
| 4.3 图像预处理 | 第40-51页 |
| 4.3.1 灰度变换 | 第41-42页 |
| 4.3.2 图像平滑 | 第42-44页 |
| 4.3.3 图像二值化 | 第44页 |
| 4.3.4 图像锐化 | 第44-50页 |
| 4.3.5 图像数学形态学处理 | 第50-51页 |
| 4.4 实际工件实验及结果 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 工件的特征提取与识别 | 第55-69页 |
| 5.1 工件模板定制 | 第55-56页 |
| 5.2 霍夫变换识别算法 | 第56-59页 |
| 5.3 快速检测工件质心算法 | 第59-66页 |
| 5.3.1 角点特征的提取 | 第60-64页 |
| 5.3.2 矩特征的提取 | 第64-66页 |
| 5.4 实验数据及结果 | 第66-68页 |
| 5.5 本章小节 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
