| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 白车身焊点位置校正的必要性 | 第10-11页 |
| 1.2 立体视觉技术的发展与应用领域 | 第11-12页 |
| 1.3 点焊机器人的发展及在工业中的应用 | 第12-13页 |
| 1.4 文章研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 点焊机器人路径校正及模拟实验的方案设计 | 第15-25页 |
| 2.1 点焊机器人路径补偿量获取原理 | 第15-17页 |
| 2.2 模拟点焊机器人路径校正方案 | 第17-23页 |
| 2.2.1 模拟点焊机器人焊接路径校正方案总体布置 | 第17-18页 |
| 2.2.2 模拟点焊机器人焊接路径校正所需设备 | 第18-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 路径补偿的视觉检测成像模型的建立 | 第25-33页 |
| 3.1 双目立体视觉成像模型的建立 | 第25-28页 |
| 3.1.1 图像坐标系简介 | 第25-26页 |
| 3.1.2 摄像机坐标系简介 | 第26-27页 |
| 3.1.3 世界坐标系简介 | 第27-28页 |
| 3.2 摄像机标定方法概述 | 第28-29页 |
| 3.2.1 传统的摄像机标定方法简介 | 第28-29页 |
| 3.2.2 摄像机自标定方法概述 | 第29页 |
| 3.3 摄像机标定实验 | 第29-32页 |
| 3.3.1 标定工具箱数据的采集 | 第29-31页 |
| 3.3.2 摄像机标定结果 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 模拟点焊机器人路径补偿量的计算 | 第33-53页 |
| 4.1 补偿量获取原理 | 第33-34页 |
| 4.2 图像预处理 | 第34-41页 |
| 4.2.1 图像裁剪、灰度化出以及逻辑运算 | 第35-37页 |
| 4.2.2 图像灰度调整 | 第37-38页 |
| 4.2.3 图像降噪 | 第38-40页 |
| 4.2.4 灰度图像的二值化处理 | 第40-41页 |
| 4.3 图像处理与“折点”的获取 | 第41-45页 |
| 4.3.1 图像形态学处理 | 第42页 |
| 4.3.2 Hough 变换求“折点” | 第42-45页 |
| 4.4 三位重建与曲线拟合 | 第45-47页 |
| 4.5 补偿量获取 | 第47-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 模拟点焊机器人补偿量的实现 | 第53-63页 |
| 5.1 机器人运动学的基础知识 | 第53页 |
| 5.2 机器人的位姿几何基础 | 第53-55页 |
| 5.3 连杆变换矩阵及其乘积 | 第55-57页 |
| 5.4 点焊机器人运动学逆解 | 第57-59页 |
| 5.5 点焊机器人路径校正实现与误差分析 | 第59-62页 |
| 5.5.1 模拟点焊机器人路径校正的实现 | 第60-61页 |
| 5.5.2 误差分析 | 第61-62页 |
| 5.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文总结 | 第63页 |
| 6.2 工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者简介及科研成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |