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基于机器视觉的机器人二维曲线静态跟踪

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
1 绪论第8-15页
   ·机器人技术第8-9页
   ·机器视觉技术第9-11页
     ·Marr的视觉理论框架第9-10页
     ·机器人视觉技术的组成第10-11页
     ·机器人视觉技术的应用第11页
   ·CMAC神经网络第11-12页
   ·研究内容及论文安排第12-15页
2 跟踪曲线的图像处理及提取第15-23页
   ·图像预处理第15-19页
     ·图像的灰度化第15-17页
     ·图像的平滑第17-18页
     ·对比度增强第18-19页
   ·图像的二值化第19-20页
   ·二次处理第20页
   ·串行迭代法细化第20-21页
   ·曲线坐标序列的生成第21-23页
3 CMAC神经网络原理及设计第23-39页
   ·CMAC网络基本结构与工作原理第23-31页
     ·CMAC基本结构第23-25页
     ·CMAC一般映射算法第25-30页
     ·CMAC的输出计算第30-31页
   ·多维存储结构CMAC网络第31-34页
     ·多维存储结构CMAC网络的基本原理第31-33页
     ·多维存储结构CMAC与一般结构CMAC的对比仿真实验第33-34页
   ·用于坐标变换的CMAC神经网络设计第34-38页
     ·训练样本的采集第35-36页
     ·网络的参数的选择、训练和运行第36-38页
   ·结论第38-39页
4 SK-6机器人控制第39-52页
   ·机器人串行通讯协议第39-47页
     ·基本要求第40-41页
     ·传输控制字符第41-42页
     ·传输格式第42-43页
     ·错误校验系统第43-44页
     ·字符结构第44页
     ·主机控制功能第44-47页
   ·远程通讯指令第47-51页
     ·远程通讯指令的分类第47-48页
     ·本实验所用重要指令详述第48-51页
   ·柱面坐标系和自定义坐标系第51-52页
5 系统实验及结果分析第52-59页
   ·实验系统的构成第52-55页
     ·系统硬件组成第53-54页
     ·软件环境第54-55页
   ·机器人二维曲线静态跟踪实验第55-58页
     ·实验前的准备工作第55页
     ·曲线跟踪实验过程第55-58页
   ·实验结果第58-59页
6 结论第59-61页
   ·论文的主要工作及结论第59页
   ·尚需进一步研究的问题第59-61页
参考文献第61-64页
致谢第64-65页
学位论文评阅及答辩情况表第65页

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