| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 工业坐标机器人发展和现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 机器视觉技术发展和现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-16页 |
| 2 坐标机器人工件定位系统设计 | 第16-36页 |
| 2.1 坐标机器人工件定位系统整体方案设计 | 第16-18页 |
| 2.2 坐标机器人本体机械结构设计介绍 | 第18-20页 |
| 2.3 坐标机器人控制系统硬件选型及设计 | 第20-23页 |
| 2.4 视觉系统硬件选型 | 第23-28页 |
| 2.4.1 视觉系统组成及工作原理 | 第23-24页 |
| 2.4.2 光源的选择 | 第24-25页 |
| 2.4.3 相机的选型 | 第25-26页 |
| 2.4.4 镜头的选型 | 第26-28页 |
| 2.5 控制系统与视觉系统通讯设计 | 第28-34页 |
| 2.5.1 坐标机器人控制系统通讯设计 | 第28-32页 |
| 2.5.2 上位机视觉系统通讯设计 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 3 图像处理及算法研究 | 第36-50页 |
| 3.1 图像的增强 | 第36-38页 |
| 3.2 图像的噪声及滤波 | 第38-42页 |
| 3.3 图像的形态学处理 | 第42-44页 |
| 3.4 边缘检测 | 第44-49页 |
| 3.4.1 canny算子 | 第45-47页 |
| 3.4.2 基于二阶倒数的Laplace边缘检测算子 | 第47-48页 |
| 3.4.3 基于梯度的Sobel边缘检测算子 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 图像特征提取及定位 | 第50-68页 |
| 4.1 霍夫曼直线特征提取 | 第50-53页 |
| 4.1.1 霍夫曼线变换原理 | 第50-52页 |
| 4.1.2 霍夫曼线变换特征提取应用 | 第52-53页 |
| 4.2 角点检测 | 第53-57页 |
| 4.2.1 角点检测概述 | 第53-54页 |
| 4.2.2 Harris角点检测 | 第54-56页 |
| 4.2.3 Harris角点检测改进 | 第56-57页 |
| 4.3 工件中心点提取及霍夫曼圆检测 | 第57-61页 |
| 4.3.1 中心点提取 | 第57-59页 |
| 4.3.2 基于霍夫曼梯度法的圆检测 | 第59-61页 |
| 4.4 坐标系转换 | 第61-66页 |
| 4.4.1 摄像机成像模型 | 第61-64页 |
| 4.4.2 世界坐标系的确定 | 第64-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 5 系统软件设计及实验分析 | 第68-80页 |
| 5.1 坐标机器人控制系统软件设计 | 第69-71页 |
| 5.2 视觉系统软件设计 | 第71-75页 |
| 5.2.1 摄像机采集与参数设定模块 | 第71-73页 |
| 5.2.2 通讯设置与测试模块 | 第73页 |
| 5.2.3 视觉定位系统与参数设置模块 | 第73-75页 |
| 5.3 实验验证与分析 | 第75-79页 |
| 5.3.1 实验过程及测试结果 | 第75-77页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第77-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 6 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 研究总结 | 第80页 |
| 6.2 前景展望 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-86页 |