| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1．机器视觉系统概述 | 第9-10页 |
| 1.2．机器视觉技术的发展和应用 | 第10-12页 |
| 1.3．基于机器视觉的精密装配技术的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.4．机器视觉控制对自动化生产的意义 | 第13-15页 |
| 1.5．本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 视觉图像采集和处理方法 | 第16-30页 |
| 2.1．图像获取 | 第17-18页 |
| 2.2．图像平滑 | 第18-19页 |
| 2.3．图像二值化 | 第19-21页 |
| 2.4．图像边缘检测 | 第21-26页 |
| 2.4.1 边缘检测的基本步骤 | 第21-22页 |
| 2.4.2 边缘检测的算法 | 第22-25页 |
| 2.4.3 几个算法的比较 | 第25-26页 |
| 2.5．各种算子的计算机仿真比较 | 第26-28页 |
| 2.5.1 RC+边缘检测算子程序 | 第26-27页 |
| 2.5.2 Matlab简易比较程序 | 第27-28页 |
| 2.5.3 效果比较 | 第28页 |
| 2.6．本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 物体的特征识别和定位 | 第30-39页 |
| 3.1．目标组建的定位 | 第30-32页 |
| 3.2．图像识别与定位 | 第32-36页 |
| 3.2.1 基于最小包围矩形的质心定位法 | 第32-34页 |
| 3.2.2 圆和直线的最小二乘拟合法 | 第34-36页 |
| 3.3．特征识别定位在本项目应用效果 | 第36-38页 |
| 3.4．本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于视觉的精密装配系统的参数标定 | 第39-50页 |
| 4.1．相机的标定 | 第40-42页 |
| 4.1.1 相机的线性成像模型 | 第40-41页 |
| 4.1.2 相机的线性标定 | 第41-42页 |
| 4.2．装配系统自标定的实现 | 第42-46页 |
| 4.3 . LED 自动装配系统视觉软件的选用与控制策略 | 第46-49页 |
| 4.3.1 装配系统设计中需解决的问题 | 第48页 |
| 4.3.2 装配系统的控制策略 | 第48-49页 |
| 4.4．本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 LED整灯装配生产线的视觉控制系统的设计 | 第50-62页 |
| 5.1．装配流水线系统工作描述 | 第51页 |
| 5.2．装配系统的硬件结构和装配策略设计 | 第51-52页 |
| 5.3．自动装配线的主要构成 | 第52-57页 |
| 5.3.1 四轴机器人 | 第53页 |
| 5.3.2 工业相机 | 第53-55页 |
| 5.3.3 RC60+控制器 | 第55-57页 |
| 5.4．SMEMA通信协议 | 第57-59页 |
| 5.5．自动装配流程图及通例 | 第59-61页 |
| 5.6．本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第67-69页 |