| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 机器视觉的理论结构 | 第12-13页 |
| 1.2.2 机器视觉在测量与定位中的应用与发展 | 第13-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 食品在线检测设计与研究 | 第19-39页 |
| 2.1 机械系统设计 | 第19-26页 |
| 2.1.1 试验台执行流程 | 第20-21页 |
| 2.1.2 传动类型与动作模式确定 | 第21-22页 |
| 2.1.3 伺服电机选型 | 第22-26页 |
| 2.2 视觉系统研究 | 第26-27页 |
| 2.3 视觉算法研究 | 第27-36页 |
| 2.4 软件集成 | 第36-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 焊缝磨抛机器人视觉系统研究 | 第39-55页 |
| 3.1 机器人视觉系统的构建 | 第39-43页 |
| 3.1.1 机器人系统技术集成 | 第39-41页 |
| 3.1.2 视觉系统框架 | 第41页 |
| 3.1.3 机器人视觉系统的总体设计 | 第41-43页 |
| 3.2 机器人视觉系统硬件设计 | 第43-46页 |
| 3.2.1 摄像系统硬件选型 | 第43-44页 |
| 3.2.2 激光器选型 | 第44-45页 |
| 3.2.3 窄带滤光片选型 | 第45-46页 |
| 3.3 机器人视觉理论 | 第46-54页 |
| 3.3.1 机器人双目立体视觉技术研究 | 第46-49页 |
| 3.3.2 焊缝图像预处理 | 第49-52页 |
| 3.3.3 特征提取研究 | 第52-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 焊缝磨抛机器人视觉系统软件开发 | 第55-69页 |
| 4.1 视觉系统软件开发框架 | 第55-60页 |
| 4.1.1 程序总体结构框架 | 第55页 |
| 4.1.2 VC 环境下 HALCON 程序的配置 | 第55-58页 |
| 4.1.3 MFC 界面开发 | 第58-60页 |
| 4.2 CCD 标定模块设计 | 第60-63页 |
| 4.2.1 显示窗口设置 | 第61页 |
| 4.2.2 CCD 图像二值化处理 | 第61-62页 |
| 4.2.3 CCD 参数标定及校正 | 第62-63页 |
| 4.3 图像增强模块设计 | 第63-64页 |
| 4.4 特征提取模块设计 | 第64-66页 |
| 4.4.1 焊缝轮廓及中心线提取 | 第64-65页 |
| 4.4.2 焊缝特征点提取 | 第65-66页 |
| 4.5 三维测量模块设计 | 第66-67页 |
| 4.6 视觉软件与控制系统软件集成 | 第67页 |
| 4.7 本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 试验研究及分析 | 第69-85页 |
| 5.1 食品在线检测试验研究 | 第69-73页 |
| 5.1.1 饼干面积、中心坐标、位姿测量试验 | 第69-72页 |
| 5.1.2 试验结果分析与优化 | 第72-73页 |
| 5.2 焊缝磨抛机器人试验研究 | 第73-83页 |
| 5.2.1 程序算法有效性验证试验 | 第73-76页 |
| 5.2.2 强光干扰试验 | 第76-78页 |
| 5.2.3 振动干扰试验 | 第78-80页 |
| 5.2.4 综合影响试验 | 第80-82页 |
| 5.2.5 试验结果分析与优化 | 第82-83页 |
| 5.3 本章小结 | 第83-85页 |
| 第6章 结论与展望 | 第85-87页 |
| 6.1 本文主要研究成果及结论 | 第85页 |
| 6.2 展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 致谢 | 第93页 |