基于位置的工业机器人视觉伺服控制系统研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 机器人视觉伺服理论的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 论文研究的目的与主要内容 | 第16-19页 |
| 1.4 论文的主要研究内容及论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 工业机器人视觉伺服控制系统设计 | 第21-29页 |
| 2.1 系统总体方案设计 | 第21-25页 |
| 2.1.1 系统功能模块组成 | 第21-24页 |
| 2.1.2 系统方案设计 | 第24-25页 |
| 2.2 系统的原理与工作流程 | 第25-26页 |
| 2.2.1 系统的原理 | 第25页 |
| 2.2.2 系统的工作流程 | 第25-26页 |
| 2.3 系统的软件设计 | 第26-28页 |
| 2.3.1 软件开发平台 | 第26-27页 |
| 2.3.2 上位机软件结构 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 图像处理与视觉标定技术研究 | 第29-65页 |
| 3.1 目标识别流程方案设计 | 第29-38页 |
| 3.1.1 图像增强 | 第29-33页 |
| 3.1.2 图像平滑滤波 | 第33-36页 |
| 3.1.3 图像边缘特征提取 | 第36-38页 |
| 3.2 基于模板匹配的工件识别 | 第38-50页 |
| 3.2.1 基于灰度值的模板匹配 | 第39-41页 |
| 3.2.2 基于边缘的模板匹配 | 第41-43页 |
| 3.2.3 工件位姿计算 | 第43-44页 |
| 3.2.4 实验结果分析 | 第44-47页 |
| 3.2.5 一种改进的NCC互相关匹配算法 | 第47-50页 |
| 3.3 视觉系统标定技术 | 第50-63页 |
| 3.3.1 视觉系统模型建立 | 第50-54页 |
| 3.3.2 摄像机标定实验 | 第54-56页 |
| 3.3.3 机器人-摄像机手眼系统标定 | 第56-63页 |
| 3.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 机器人视觉伺服控制技术研究 | 第65-78页 |
| 4.1 机器人运动分析 | 第65-70页 |
| 4.1.1 机器人正向运动学建模 | 第65-69页 |
| 4.1.2 机器人逆向运动学求解 | 第69-70页 |
| 4.2 基于位置的机器人视觉伺服控制方法 | 第70-77页 |
| 4.2.1 控制原理 | 第70-71页 |
| 4.2.2 视觉伺服控制仿真分析 | 第71-75页 |
| 4.2.3 Kalman滤波估计 | 第75-77页 |
| 4.3 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 工业机器人视觉伺服控制实验研究 | 第78-91页 |
| 5.1 工作台上静态目标定位与抓取 | 第78-85页 |
| 5.1.1 ABB机器人抓取运动规划 | 第78-80页 |
| 5.1.2 基于RAPID语言对机器人的控制 | 第80-81页 |
| 5.1.3 实验过程及结果分析 | 第81-85页 |
| 5.2 传送带上运动目标识别与跟踪 | 第85-90页 |
| 5.2.1 运动目标建模及跟踪实验 | 第86-87页 |
| 5.2.2 机器人跟踪运动目标实验分析 | 第87-90页 |
| 5.3 本章小结 | 第90-91页 |
| 总结与展望 | 第91-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 附件 | 第102页 |
