| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 机器人物流应用现状 | 第12-13页 |
| 1.3 基于视觉传感的机器人研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 基于视觉传感的机器人国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 基于视觉传感的机器人国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 课题难点分析 | 第16-18页 |
| 1.5 课题来源及研究内容 | 第18-20页 |
| 1.5.1 课题来源 | 第18页 |
| 1.5.2 主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 双目视觉定位的机械臂卸垛系统设计 | 第20-38页 |
| 2.1 双目视觉机器人卸垛系统方案设计 | 第20-21页 |
| 2.1.1 自动装载系统总体结构设计 | 第20-21页 |
| 2.1.2 双目视觉传感控制方式 | 第21页 |
| 2.2 机械臂运动学 | 第21-27页 |
| 2.2.1 连杆坐标系与连杆参数 | 第22-23页 |
| 2.2.2 JLRB20机械臂D-H模型 | 第23-24页 |
| 2.2.3 运动学正解 | 第24-25页 |
| 2.2.4 运动学逆解 | 第25-27页 |
| 2.3 关键部件设计和选型 | 第27-37页 |
| 2.3.1 轮胎夹具结构设计 | 第27-31页 |
| 2.3.2 抓手关键承力件有限元分析 | 第31-34页 |
| 2.3.3 轮胎夹具有效抓取误差分析 | 第34-36页 |
| 2.3.4 工业相机选型及双目布置方式 | 第36-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 视觉系统的标定方法及测量原理 | 第38-58页 |
| 3.1 视觉测量坐标系的定义 | 第38-39页 |
| 3.2 单目摄像机成像模型 | 第39-42页 |
| 3.2.1 针孔模型 | 第40-41页 |
| 3.2.2 畸变模型 | 第41-42页 |
| 3.3 双目立体测量模型 | 第42-43页 |
| 3.4 张氏标定原理 | 第43-47页 |
| 3.4.1 标定棋盘单应变换 | 第43-44页 |
| 3.4.2 摄像机参数线性求解 | 第44-46页 |
| 3.4.3 最大似然估计 | 第46页 |
| 3.4.4 畸变系数求解 | 第46-47页 |
| 3.5 双目摄像机标定 | 第47-50页 |
| 3.5.1 双目标定原理 | 第47-48页 |
| 3.5.2 立体校正 | 第48-50页 |
| 3.6 双目摄像机手眼标定 | 第50-53页 |
| 3.6.1 建立手眼标定方程 | 第51-52页 |
| 3.6.2 两步法求解手眼标定方程 | 第52-53页 |
| 3.7 标定实验及结果分析 | 第53-56页 |
| 3.7.1 双目摄像机标定实验 | 第53-56页 |
| 3.7.2 手眼标定实验 | 第56页 |
| 3.8 本章小结 | 第56-58页 |
| 第四章 立体匹配及三维重建 | 第58-77页 |
| 4.1 立体匹配概述 | 第58-60页 |
| 4.1.1 立体匹配算法 | 第58-59页 |
| 4.1.2 立体匹配的约束准则 | 第59-60页 |
| 4.2 基于SURF特征点的模板匹配 | 第60-67页 |
| 4.2.1 基于改进k-d树的BBF最近邻匹配算法 | 第60页 |
| 4.2.2 RANSAC算法简介 | 第60-61页 |
| 4.2.3 基于表面SURF特征点检测的纸箱定位算法 | 第61-63页 |
| 4.2.4 纸箱立体匹配及定位实验 | 第63-67页 |
| 4.3 基于线上点基元匹配的轮胎定位算法研究 | 第67-76页 |
| 4.3.1 轮胎垛视觉定位问题分析 | 第67-68页 |
| 4.3.2 轮胎垛图像预处理 | 第68-71页 |
| 4.3.3 标记线立体匹配及三维重建 | 第71-73页 |
| 4.3.4 胎圈圆心和胎圈平面计算 | 第73-76页 |
| 4.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 机械臂视觉定位抓取实验的设计与实现 | 第77-85页 |
| 5.1 双目视觉图像处理软件设计 | 第77-80页 |
| 5.1.1 软件开发平台和工具包 | 第77页 |
| 5.1.2 软件功能简介 | 第77-80页 |
| 5.2 机械臂视觉抓取实验设计与实现 | 第80-84页 |
| 5.2.1 实验环境介绍 | 第80-81页 |
| 5.2.2 抓取实验实现方法 | 第81-82页 |
| 5.2.3 实验结果分析 | 第82-84页 |
| 5.3 本章小节 | 第84-85页 |
| 结论与展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-92页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 附件 | 第94页 |