| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 焊缝跟踪中非接触式测量传感器概述 | 第16-20页 |
| 1.2.1 非视觉传感器的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.2 视觉传感器的研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 激光视觉焊缝跟踪技术的研究现状 | 第20-24页 |
| 1.3.1 焊缝图像处理技术的研究现状 | 第20-22页 |
| 1.3.2 机器人焊缝跟踪控制技术的研究现状 | 第22-24页 |
| 1.4 论文研究的目的与主要内容 | 第24-26页 |
| 第二章 机器人激光视觉焊缝跟踪系统及其标定算法 | 第26-48页 |
| 2.1 机器人激光视觉焊缝跟踪系统 | 第26-28页 |
| 2.2 激光视觉传感器的相关原理 | 第28-30页 |
| 2.2.1 测量传感器的内部构成 | 第28页 |
| 2.2.2 测量传感器的工作原理 | 第28-30页 |
| 2.3 工业相机标定 | 第30-36页 |
| 2.3.1 相机非线性模型 | 第30-32页 |
| 2.3.2 相机最优内外参求解 | 第32-33页 |
| 2.3.3 基于Halcon软件的相机标定及精度检验 | 第33-36页 |
| 2.4 基于平面靶标的激光平面标定 | 第36-40页 |
| 2.4.1 光面标定原理 | 第36-39页 |
| 2.4.2 光面标定结果及误差分析 | 第39-40页 |
| 2.5 激光视觉信息采集系统的手眼标定 | 第40-46页 |
| 2.5.1 坐标系的建立及分布 | 第40-41页 |
| 2.5.2 基于定点变位姿的手眼标定 | 第41-44页 |
| 2.5.3 手眼标定实验及精度分析 | 第44-46页 |
| 2.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第三章 深度卷积神经网络概述 | 第48-62页 |
| 3.1 卷积神经网络的结构 | 第49-55页 |
| 3.1.1 卷积层 | 第49-52页 |
| 3.1.2 池化层 | 第52-54页 |
| 3.1.3 全连接层 | 第54页 |
| 3.1.4 输出层 | 第54-55页 |
| 3.2 卷积神经网络中的反向传播算法 | 第55-59页 |
| 3.3 正则化方法及优化策略 | 第59-61页 |
| 3.3.1 正则化方法 | 第59-60页 |
| 3.3.2 优化策略 | 第60-61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 基于深度分层特征的焊缝检测与跟踪算法 | 第62-88页 |
| 4.1 初始焊缝特征点的提取 | 第62-74页 |
| 4.1.1 滤波去噪 | 第63-65页 |
| 4.1.2 阈值处理 | 第65-67页 |
| 4.1.3 二值形态学处理 | 第67-69页 |
| 4.1.4 条纹中心线提取 | 第69-72页 |
| 4.1.5 特征点提取 | 第72-74页 |
| 4.2 基于深度分层特征的焊缝检测与跟踪算法框架 | 第74-75页 |
| 4.3 深度卷积神经网络模型的结构 | 第75-76页 |
| 4.4 网络模型的离线训练 | 第76-79页 |
| 4.5 焊缝检测和位置跟踪 | 第79-87页 |
| 4.5.1 循环移位 | 第79-80页 |
| 4.5.2 基于相关滤波器的焊缝检测原理 | 第80-83页 |
| 4.5.3 基于多相关滤波器协同检测机制的焊缝定位 | 第83-87页 |
| 4.5.4 模型更新 | 第87页 |
| 4.6 本章小结 | 第87-88页 |
| 第五章 模糊免疫自适应的智能跟踪控制算法研究 | 第88-106页 |
| 5.1 焊缝自动跟踪控制系统及算法原理 | 第89-90页 |
| 5.2 传统的PD控制算法 | 第90-91页 |
| 5.3 监督型模糊控制器的设计 | 第91-99页 |
| 5.3.1 模糊控制器的结构 | 第92页 |
| 5.3.2 模糊化 | 第92-94页 |
| 5.3.3 建立模糊推理规则集 | 第94-96页 |
| 5.3.4 模糊推理机 | 第96-97页 |
| 5.3.5 解模糊化 | 第97-99页 |
| 5.4 免疫反馈控制器的设计 | 第99-102页 |
| 5.4.1 生物体免疫系统调节机制 | 第99-100页 |
| 5.4.2 免疫反馈控制器原理 | 第100页 |
| 5.4.3 非线性函数f(·)的模糊逼近 | 第100-102页 |
| 5.5 控制器自适应性改进 | 第102-105页 |
| 5.5.1 论域自适应变伸缩策略 | 第102-104页 |
| 5.5.2 模糊规则自调整策略 | 第104-105页 |
| 5.6 本章小结 | 第105-106页 |
| 第六章 激光视觉焊缝自动跟踪实验研究与分析 | 第106-125页 |
| 6.1 实验软硬件平台 | 第106-109页 |
| 6.1.1 硬件平台配置 | 第106-108页 |
| 6.1.2 软件系统设计 | 第108-109页 |
| 6.2 焊缝自动跟踪焊接实验 | 第109-123页 |
| 6.2.1 实验方法 | 第109-111页 |
| 6.2.2 直线搭接角焊缝实验与分析 | 第111-114页 |
| 6.2.3 直线V形坡口对接焊缝实验与分析 | 第114-116页 |
| 6.2.4 曲线V形坡口对接焊缝实验与分析 | 第116-119页 |
| 6.2.5 曲线搭接角焊缝实验与分析 | 第119-123页 |
| 6.3 实验结果总体分析与讨论 | 第123-124页 |
| 6.4 本章小结 | 第124-125页 |
| 总结与展望 | 第125-128页 |
| 总结 | 第125-126页 |
| 创新点 | 第126页 |
| 未来展望 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-136页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第136-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第138页 |