供件机器人单目视觉抓取技术应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 存在问题及分析 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 2 供件机器人抓取方案设计及基础理论 | 第15-22页 |
| 2.1 供件机器人抓取方案设计 | 第15-16页 |
| 2.2 供件机器人抓取指标 | 第16-17页 |
| 2.3 基于视觉的位姿定义 | 第17-19页 |
| 2.4 摄像机标定 | 第19-21页 |
| 2.4.1 标定原理 | 第19-21页 |
| 2.4.2 标定实验结果 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于点和线特征的位姿估计方法研究 | 第22-36页 |
| 3.1 基于点特征的EPnP位姿估计算法 | 第22-25页 |
| 3.1.1 三维点参数化 | 第22-23页 |
| 3.1.2 求解特征向量 | 第23-24页 |
| 3.1.3 线性组合解 | 第24-25页 |
| 3.2 基于线特征的平行线位姿估计算法 | 第25-30页 |
| 3.2.1 平面目标透视投影及定义 | 第25-27页 |
| 3.2.2 摄像机坐标系下的相对位置求解 | 第27-29页 |
| 3.2.3 姿态参数求解 | 第29-30页 |
| 3.3 模拟实验与分析 | 第30-35页 |
| 3.3.1 生成虚拟相机 | 第30-31页 |
| 3.3.2 模拟数据实验结果 | 第31-33页 |
| 3.3.3 加噪点数据实验结果 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于快递单识别的快递位姿估计 | 第36-60页 |
| 4.1 特征点定位算法设计 | 第37-39页 |
| 4.2 快递单识别 | 第39-44页 |
| 4.2.1 图像灰度化 | 第39-40页 |
| 4.2.2 图像平滑滤波 | 第40-42页 |
| 4.2.3 快递单图像分割 | 第42-44页 |
| 4.3 快递单角点提取 | 第44-51页 |
| 4.3.1 LSD直线检测 | 第45-47页 |
| 4.3.2 K-means直线分类与角点提取 | 第47-49页 |
| 4.3.3 角点提取有效性实验 | 第49-51页 |
| 4.4 模拟实验与分析 | 第51-55页 |
| 4.4.1 模拟图像实验 | 第51-53页 |
| 4.4.2 加噪模拟图像实验 | 第53-55页 |
| 4.5 快递抓取仿真实验 | 第55-59页 |
| 4.5.1 基于视觉的仿真抓取实验设计 | 第55-57页 |
| 4.5.2 三维运动平台仿真 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 论文研究工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 进一步工作与展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
