面向机械臂的视觉伺服系统设计
| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 变量注释表 | 第15-18页 |
| 1 绪论 | 第18-24页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第18-19页 |
| 1.2 研究现状 | 第19-22页 |
| 1.3 本文主要内容及安排 | 第22-24页 |
| 2 视觉系统检测流程及相机标定 | 第24-40页 |
| 2.1 视觉检测流程 | 第24-26页 |
| 2.2 相机模型 | 第26-29页 |
| 2.3 相机内参标定 | 第29-32页 |
| 2.4 相机外参标定 | 第32-38页 |
| 2.5 机械臂坐标标定 | 第38-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 基于点云处理的物体识别与位姿估计 | 第40-59页 |
| 3.1 点云识别流程 | 第40-43页 |
| 3.2 点云滤波 | 第43-46页 |
| 3.3 点云平面分割 | 第46-48页 |
| 3.4 点云欧氏距离分割 | 第48-49页 |
| 3.5 点云特征描述子 | 第49-52页 |
| 3.6 SVM模型建立及物体分类 | 第52-53页 |
| 3.7 点云匹配位姿估计 | 第53-57页 |
| 3.8 本章小结 | 第57-59页 |
| 4 基于改进SegNet的语义分割与位姿估计 | 第59-74页 |
| 4.1 卷积神经网络 | 第59-68页 |
| 4.2 SegNet | 第68-70页 |
| 4.3 SegNet改进 | 第70-72页 |
| 4.4 位姿估计 | 第72-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 5 视觉定位与抓取实验 | 第74-98页 |
| 5.1 实验系统整体结构 | 第74-81页 |
| 5.2 实验内容 | 第81-97页 |
| 5.3 本章小结 | 第97-98页 |
| 6 总结与展望 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-106页 |
| 作者简历 | 第106-108页 |
| 学位论文数据集 | 第108页 |
