基于立体视觉的搬运机器人工件识别与定位方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第14-18页 |
| 1.2.1 立体视觉技术研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 视觉伺服技术研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 研究目的及内容 | 第18-19页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第18-19页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第19页 |
| 1.4 小结 | 第19-21页 |
| 第二章 视觉搬运系统的标定 | 第21-37页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 摄像机标定 | 第21-27页 |
| 2.2.1 摄像机的线性成像模型 | 第22-24页 |
| 2.2.2 摄像机的畸变模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 摄像机标定方法 | 第25-27页 |
| 2.3 手眼关系标定 | 第27-30页 |
| 2.3.1 手眼标定原理 | 第27页 |
| 2.3.2 手眼标定的基本方程 | 第27-28页 |
| 2.3.3 Tsai手眼标定方法 | 第28-30页 |
| 2.4 基于opencv的系统标定实验及分析 | 第30-35页 |
| 2.4.1 实验系统的配置 | 第30-31页 |
| 2.4.2 系统标定实验 | 第31-34页 |
| 2.4.3 实验结果分析 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 图像处理及工件目标识别 | 第37-51页 |
| 3.1 引言 | 第37-39页 |
| 3.2 图像预处理 | 第39-44页 |
| 3.2.1 图像滤波 | 第39-41页 |
| 3.2.2 图像增强 | 第41-42页 |
| 3.2.3 边缘特征的提取 | 第42-44页 |
| 3.3 基于轮廓特征的识别方法 | 第44-47页 |
| 3.3.1 基于改进形状描述符的粗识别算法 | 第44-45页 |
| 3.3.2 基于轮廓矩特征的匹配方法 | 第45-47页 |
| 3.4 工件目标匹配识别实验 | 第47-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基础矩阵估计与工件位姿计算 | 第51-65页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 特征点的提取与匹配 | 第51-54页 |
| 4.2.1 NCC匹配原理 | 第52页 |
| 4.2.2 基于差分求和的NCC匹配算法改进 | 第52-53页 |
| 4.2.3 基于区域膨胀匹配策略的NCC算法改进 | 第53-54页 |
| 4.3 聚类法匹配点提纯 | 第54-56页 |
| 4.4 基本矩阵的估计 | 第56-60页 |
| 4.4.1 对极几何原理 | 第56-57页 |
| 4.4.2 匹配点数据预处理 | 第57-58页 |
| 4.4.3 基于统计理论的基础矩阵估计算法改进 | 第58-60页 |
| 4.5 工件位姿的计算 | 第60-64页 |
| 4.5.1 双目平行立体成像原理 | 第60-61页 |
| 4.5.2 空间射线求交原理 | 第61-62页 |
| 4.5.3 立体视觉姿态估计 | 第62-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 工件搬运实验研究 | 第65-75页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 视觉搬运实验系统的组成 | 第65-70页 |
| 5.2.1 视觉搬运实验系统的硬件构成 | 第65-67页 |
| 5.2.2 视觉搬运实验系统的软件构成 | 第67-70页 |
| 5.3 工件搬运实验 | 第70-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第83页 |
