面向点漆机控制系统的机器视觉关键技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-14页 |
| 1.1.1 半自动点漆机 | 第11-12页 |
| 1.1.2 全自动点漆机 | 第12页 |
| 1.1.3 全自动视觉点漆机 | 第12-14页 |
| 1.2 点漆机国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 图像处理技术 | 第15-17页 |
| 1.3.1 图像处理技术的应用 | 第15-16页 |
| 1.3.2 相机标定 | 第16页 |
| 1.3.3 模板匹配 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的主要工作和结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 视觉点漆控制系统总体设计 | 第19-27页 |
| 2.1 视觉点漆工艺 | 第19-20页 |
| 2.2 视觉点漆机的总体架构 | 第20页 |
| 2.3 视觉点漆机的机械结构 | 第20-21页 |
| 2.4 视觉采集系统方案 | 第21-23页 |
| 2.4.1 相机选型 | 第21-22页 |
| 2.4.2 镜头选型 | 第22-23页 |
| 2.4.3 光源制作 | 第23页 |
| 2.5 运动控制系统方案 | 第23-25页 |
| 2.5.1 运动控制卡的选型 | 第24-25页 |
| 2.5.2 电机及伺服驱动器的选型 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于Tsai两步法的相机标定方法 | 第27-37页 |
| 3.1 标定中的几种坐标系及其转换关系 | 第27-29页 |
| 3.2 摄像机畸变模型 | 第29-30页 |
| 3.3 传统的两步标定法 | 第30-33页 |
| 3.4 改进的两步标定法 | 第33-35页 |
| 3.5 相机标定算法测试 | 第35-36页 |
| 3.5.1 标定操作流程 | 第35-36页 |
| 3.5.2 实验数据及分析 | 第36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 模板匹配检测算法 | 第37-55页 |
| 4.1 基于灰度的模板匹配 | 第37-39页 |
| 4.2 基于形状的模板匹配 | 第39-51页 |
| 4.2.1 边缘提取 | 第39-46页 |
| 4.2.2 形状匹配 | 第46-51页 |
| 4.3 图像金字塔 | 第51-53页 |
| 4.4 匹配实验效果对比 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 系统实现与软件框架 | 第55-64页 |
| 5.1 软件框架 | 第55-56页 |
| 5.2 软件功能模块 | 第56-60页 |
| 5.2.1 图像处理模块 | 第57页 |
| 5.2.2 示教模块 | 第57-58页 |
| 5.2.3 运动控制模块 | 第58-59页 |
| 5.2.4 数据库管理模块 | 第59-60页 |
| 5.3 系统人机界面设计 | 第60-63页 |
| 5.3.1 模板匹配界面 | 第61-62页 |
| 5.3.2 路径示教界面 | 第62页 |
| 5.3.3 自动加工界面 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 系统验证和分析 | 第64-68页 |
| 6.1 匹配算法性能测试 | 第65-66页 |
| 6.2 与其他系统的对比测试 | 第66-67页 |
| 6.2.1 标定精度对比 | 第66页 |
| 6.2.2 示教过程耗时对比 | 第66-67页 |
| 6.3 系统加工效率测试 | 第67页 |
| 6.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 总结和展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附件 | 第75页 |
