基于机器视觉的冲压自动化技术研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 课题背景 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 国外发展现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 国内发展现状 | 第18-19页 |
| 1.3 课题研究目的、主要内容 | 第19-21页 |
| 1.3.1 课题研究目的 | 第19-20页 |
| 1.3.2 课题研究的主要内容 | 第20-21页 |
| 1.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 2 冲压生产线总体研究 | 第22-27页 |
| 2.1 冲压生产线的总体布局 | 第22-24页 |
| 2.2 冲压工作站研究 | 第24-26页 |
| 2.2.1 冲压工作站的布局和工作流程 | 第24-25页 |
| 2.2.2 工作站的组成单元 | 第25-26页 |
| 2.2.3 工作站的控制单元 | 第26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 机器视觉系统技术研究 | 第27-43页 |
| 3.1 视觉系统方案设计 | 第27-32页 |
| 3.1.1 视觉系统分析 | 第27-28页 |
| 3.1.2 视觉系统硬件选型 | 第28-31页 |
| 3.1.3 视觉系统工作流程设计 | 第31-32页 |
| 3.2 相机标定 | 第32-34页 |
| 3.2.1 相机标定方案 | 第32页 |
| 3.2.2 相机标定实验 | 第32-34页 |
| 3.3 工件质心提取 | 第34-39页 |
| 3.3.1 视觉定位算法 | 第34页 |
| 3.3.2 图像增强 | 第34-35页 |
| 3.3.3 图像分割 | 第35-36页 |
| 3.3.4 图像边缘检测 | 第36-37页 |
| 3.3.5 质心点提取 | 第37-39页 |
| 3.4 工件姿态确定 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 机器人与压机联动优化策略研究 | 第43-53页 |
| 4.1 工业机器人 | 第43-47页 |
| 4.1.1 工业机器人选型 | 第43页 |
| 4.1.2 洋威工业机械人 7A6 | 第43-45页 |
| 4.1.3 洋威工业机器人 7A6结构 | 第45-46页 |
| 4.1.4 抓取机构结构设计 | 第46-47页 |
| 4.2 工作站生产效率分析 | 第47-49页 |
| 4.2.1 工作站生产节拍分析 | 第47-48页 |
| 4.2.2 工作站中机器人与压机联动优化原则 | 第48-49页 |
| 4.3 机器人与压机联动优化算法研究 | 第49-52页 |
| 4.3.1 机器人和与压机联动优化方案 | 第49-50页 |
| 4.3.2 机器人与压机联动优化算法 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 机器人运动轨迹规划和目标抓取实验研究 | 第53-70页 |
| 5.1 机器人运动轨迹和控制技术 | 第53-54页 |
| 5.1.1 机器人运动轨迹 | 第53-54页 |
| 5.1.2 机器人控制技术 | 第54页 |
| 5.2 工业机器人位姿描述 | 第54-56页 |
| 5.3 工业机器人坐标转换 | 第56-59页 |
| 5.4 六轴工业机器人运动学分析 | 第59-62页 |
| 5.4.1 机器人正向运动学 | 第59-61页 |
| 5.4.2 机器人反向运动学 | 第61-62页 |
| 5.5 上料机器人运动轨迹规划 | 第62-65页 |
| 5.6 机器人抓取冲压工件实验 | 第65-69页 |
| 5.6.1 机器人抓取冲压工件方案设计 | 第65-67页 |
| 5.6.2 机器人抓取冲压工件实验验证 | 第67-69页 |
| 5.7 本章小结 | 第69-70页 |
| 6 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 全文总结 | 第70页 |
| 6.2 不足与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 作者简介 | 第75页 |
