| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 本文使用的缩写与中英文对照表 | 第11-12页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·目的和意义 | 第12-13页 |
| ·微操作机器人研究现状 | 第13-21页 |
| ·课题来源与背景 | 第21-22页 |
| ·论文的主要内容 | 第22-24页 |
| 2 两种微夹持器的研制 | 第24-43页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·真空吸附微夹持器系统的设计 | 第25-29页 |
| ·压电双晶片微夹持器系统设计 | 第29-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 3 基于极坐标Zernike不变矩的多目标识别 | 第43-70页 |
| ·引言 | 第43-45页 |
| ·图像矩特征 | 第45-49页 |
| ·ZERNIKE不变矩 | 第49-53页 |
| ·极坐标下ZERNIKE矩的计算 | 第53-60页 |
| ·实验结果 | 第60-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 4 改进的模糊自适应卡尔曼滤波算法 | 第70-89页 |
| ·引言 | 第70-71页 |
| ·“当前”统计模型 | 第71-75页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第75-76页 |
| ·基于当前统计模型的自适应卡尔曼滤波 | 第76-80页 |
| ·基于当前统计模型的模糊自适应卡尔曼滤波 | 第80-85页 |
| ·实验结果 | 第85-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 5 基于改进模糊自适应卡尔曼滤波的无标定显微视觉伺服 | 第89-103页 |
| ·引言 | 第89-90页 |
| ·视觉伺服系统的定义及分类 | 第90-91页 |
| ·显微视觉伺服运动路径分析 | 第91-92页 |
| ·三维无标定显微视觉伺服结构 | 第92-93页 |
| ·IBVS视觉伺服时延性分析 | 第93-95页 |
| ·IBVS显微视觉控制律设计 | 第95-97页 |
| ·基于模糊自适应卡尔曼滤波的变结构视觉伺服控制方法 | 第97-100页 |
| ·实验结果 | 第100-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 6 微装配机器人系统 | 第103-118页 |
| ·引言 | 第103页 |
| ·微装配机器人系统总体结构 | 第103-105页 |
| ·微装配机器人系统的硬件结构 | 第105-109页 |
| ·微装配机器人系统软件结构 | 第109-111页 |
| ·微装配机器人实验 | 第111-117页 |
| ·本章小结 | 第117-118页 |
| 7 全文总结与研究展望 | 第118-121页 |
| ·本文的主要工作及创新点 | 第118-119页 |
| ·研究展望 | 第119-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 参考文献 | 第122-142页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文 | 第142-143页 |
| 附录2 发表的学术论文与论文的对应关系 | 第143-144页 |
| 附录3 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第144页 |