基于单目视觉的堆叠箱体工件空间位姿求解研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 视觉定位与姿态测量研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 图像分割理论研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 主要研究内容及难点分析 | 第18-21页 |
| 1.3.1 堆叠箱体工件空间位姿求解难点分析 | 第18-20页 |
| 1.3.2 本文主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第2章 箱体工件空间位姿求解基本理论 | 第22-33页 |
| 2.1 摄相机模型及摄相机标定 | 第22-25页 |
| 2.1.1 摄相机模型建立 | 第22-24页 |
| 2.1.2 摄相机标定 | 第24-25页 |
| 2.2 图像滤波与边缘检测 | 第25-28页 |
| 2.2.1 图像滤波 | 第25-27页 |
| 2.2.2 边缘检测经典算子 | 第27-28页 |
| 2.3 支持向量机图像分割 | 第28-30页 |
| 2.3.1 工件边缘分割中引入支持向量机的必要性 | 第28页 |
| 2.3.2 线性可分SVM分类器 | 第28-29页 |
| 2.3.3 非线性可分C-SVM分类器 | 第29-30页 |
| 2.4 空间位姿求解的基本定义 | 第30-32页 |
| 2.4.1 PNP姿态估计算法 | 第30-31页 |
| 2.4.2 箱体工件的三种类型 | 第31-32页 |
| 2.4.3 特征平面、目标平面及特征点定义 | 第32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 箱体工件边缘检测与特征点平面坐标求解 | 第33-47页 |
| 3.1 箱体工件边缘检测及图像粘连问题的引入 | 第33-35页 |
| 3.1.1 特征点平面坐标直接提取的弊端 | 第33-34页 |
| 3.1.2 堆叠箱体工件图像粘连问题 | 第34-35页 |
| 3.2 工件未粘连常规边缘检测 | 第35-37页 |
| 3.2.1 Sobel算子边缘检测 | 第35-36页 |
| 3.2.2 Canny算子边缘检测 | 第36-37页 |
| 3.3 工件粘连边缘分割提取 | 第37-41页 |
| 3.3.1 粘连边缘分割提取总体方案 | 第37页 |
| 3.3.2 粘连边缘SVM分割提取测试 | 第37-41页 |
| 3.4 工件边缘直线拟合 | 第41-43页 |
| 3.5 工件特征点平面坐标求解 | 第43-46页 |
| 3.5.1 工件空间位姿判定 | 第43-44页 |
| 3.5.2 特征点平面坐标求解 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 箱体工件空间位姿求解 | 第47-57页 |
| 4.1 特征点空间坐标测量模型 | 第47-52页 |
| 4.1.1 特征点空间坐标测量模型建立 | 第47-49页 |
| 4.1.2 特征平面边长求解 | 第49-50页 |
| 4.1.3 特征平面边长求解算法优化 | 第50-52页 |
| 4.2 工件空间位姿求解 | 第52-56页 |
| 4.2.1 特征平面空间位姿求解 | 第52-54页 |
| 4.2.2 目标平面空间位姿求解 | 第54-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 综合实验及结果分析 | 第57-65页 |
| 5.1 实验系统搭建及摄相机标定 | 第57-59页 |
| 5.1.1 实验系统搭建 | 第57-58页 |
| 5.1.2 摄像机标定结果 | 第58-59页 |
| 5.2 空间位姿求解算法验证实验 | 第59-62页 |
| 5.2.1 边缘提取与特征点平面坐标求解 | 第59-60页 |
| 5.2.2 工件空间位姿计算及结果分析 | 第60-62页 |
| 5.3 堆叠高度对空间位姿求解算法的影响 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文工作内容 | 第65-66页 |
| 6.2 不足与工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 硕士期间所取得的科研成果 | 第71页 |
