| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| §1-1 引言 | 第8页 |
| §1-2 生产过程监控与故障诊断技术研究现状 | 第8-9页 |
| §1-3 信息融合技术的发展及应用 | 第9-12页 |
| 1-3-1 信息融合技术国内外研究和应用现状 | 第9-11页 |
| 1-3-2 多传感器信息融合目前存在问题及发展趋势 | 第11-12页 |
| 1-3-3 多传感器信息融合技术在系统监控和故障诊断中的应用 | 第12页 |
| §1-4 课题提出的背景、意义及本论文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 1-4-1 选题的背景及意义 | 第12-13页 |
| 1-4-2 本文的主要内容 | 第13-14页 |
| §1-5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 码垛过程分析与传感系统的建立 | 第15-22页 |
| §2-1 引言 | 第15页 |
| §2-2 码垛机运动过程分析 | 第15-20页 |
| 2-2-1 码垛机工作流程 | 第15-18页 |
| 2-2-2 箱体码垛运动过程的故障与分析 | 第18-19页 |
| 2-2-3 箱体码垛过程中的故障及诊断 | 第19-20页 |
| §2-3 码垛机中传感器系统的建立 | 第20-21页 |
| 2-3-1 视觉传感器 | 第20-21页 |
| 2-3-2 内部传感器 | 第21页 |
| §2-4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于视觉和内部传感器信息的融合策略研究 | 第22-32页 |
| §3-1 引言 | 第22页 |
| §3-2 基于视觉、内部传感器信息融合策略的提出 | 第22-24页 |
| 3-2-1 基于内部传感器的监控技术 | 第22-23页 |
| 3-2-2 基于视觉的监控技术 | 第23页 |
| 3-2-3 多传感器信息融合故障监控和诊断技术的提出 | 第23-24页 |
| §3-3 多传感器信息融合技术 | 第24-28页 |
| 3-3-1 多传感器信息融合定义和作用 | 第24页 |
| 3-3-2 多传感器信息融合基本原理 | 第24页 |
| 3-3-3 多传感器信息融合的关键问题 | 第24-25页 |
| 3-3-4 多传感器信息融合分类及级别研究 | 第25-26页 |
| 3-3-5 多传感器信息融合的方法 | 第26-27页 |
| 3-3-6 常用信息融合方法的特点比较 | 第27-28页 |
| §3-4 码垛过程中多传感器信息融合的结构设计 | 第28-31页 |
| 3-4-1 码垛机器人多传感器监控与故障诊断系统结构设计 | 第28-29页 |
| 3-4-2 视觉、内部传感器融合的故障初始训练集 | 第29-31页 |
| §3-5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于视觉的运动箱体识别和跟踪 | 第32-54页 |
| §4-1 引言 | 第32页 |
| §4-2 国内外研究现状 | 第32-33页 |
| 4-2-1 图像分割技术的研究现状 | 第32页 |
| 4-2-2 特征提取技术的研究现状 | 第32-33页 |
| 4-2-3 目标跟踪算法的研究现状 | 第33页 |
| §4-3 码垛过程目标跟踪方法 | 第33-35页 |
| 4-3-1 待跟踪目标图像的特点分析 | 第33-34页 |
| 4-3-2 研究方案的确定 | 第34页 |
| 4-3-3 目标图像跟踪系统原理 | 第34-35页 |
| §4-4 运动箱体识别和提取 | 第35-42页 |
| 4-4-1 运动区域检测 | 第35-39页 |
| 4-4-2 运动箱体的提取 | 第39-42页 |
| §4-5 运动箱体的跟踪 | 第42-50页 |
| 4-5-1 卡尔曼滤波预测 | 第42-45页 |
| 4-5-2 SUSAN 角点提取 | 第45-46页 |
| 4-5-3 基于点模式的跟踪算法 | 第46-50页 |
| 4-5-4 目标跟踪试验结果 | 第50页 |
| §4-6 故障诊断方法 | 第50-53页 |
| 4-6-1 质心坐标计算方法 | 第51页 |
| 4-6-2 箱体倾斜诊断 | 第51-53页 |
| §4-7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于模糊神经网络的码垛过程故障诊断的实现 | 第54-61页 |
| §5-1 引言 | 第54页 |
| §5-2 模糊神经网络诊断原理 | 第54页 |
| §5-3 基于模糊神经网络的传感器信息融合的综合决策 | 第54-60页 |
| 5-3-1 模糊神经网络的结构 | 第55-56页 |
| 5-3-2 隶属度函数的确定 | 第56页 |
| 5-3-3 模糊BP 神经网络的学习方法 | 第56页 |
| 5-3-4 故障原因的判别 | 第56-57页 |
| 5-3-5 获取模糊BP 神经网络的样本 | 第57-58页 |
| 5-3-6 训练结果和检验 | 第58-60页 |
| §5-4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
