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智能魔方机器人的视觉感知与复原算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
目录第8-11页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及现实意义第11-12页
    1.2 相关领域的研究现状和发展趋势第12-15页
        1.2.1 智能机器人的研究现状第12-13页
        1.2.2 计算机视觉的研究现状第13-15页
        1.2.3 魔方的起源和发展现状第15页
    1.3 本文工作及结构安排第15-17页
第2章 魔方图像的获取与预处理第17-33页
    2.1 魔方图像采集第17-18页
        2.1.1 摄像头及采集卡第17-18页
        2.1.2 魔方图像采集的实现第18页
    2.2 魔方图像的灰度二值化第18-22页
        2.2.1 魔方图像的加权平均灰度化第19-20页
        2.2.2 魔方图像的可变阈值二值化第20-22页
    2.3 魔方图像的增强第22-27页
        2.3.1 灰度变换增强第23-25页
        2.3.2 直方图增强第25-27页
    2.4 魔方图像的滤波处理第27-31页
        2.4.1 中值滤波第28-29页
        2.4.2 同态滤波第29-31页
        2.4.3 滤波效果分析第31页
    2.5 本章小结第31-33页
第3章 魔方图像信息分析与识别第33-59页
    3.1 魔方图像的分割第33-38页
        3.1.1 类间方差阈值分割第34-35页
        3.1.2 迭代阈值区域分割第35-37页
        3.1.3 Sobel边缘检测分割第37-38页
    3.2 魔方图像的形态学处理第38-41页
        3.2.1 形态学简介第38-39页
        3.2.2 形态学在魔方图像处理中的应用第39-41页
    3.3 魔方小块的标记第41-46页
        3.3.1 像素的连通性第42页
        3.3.2 魔方小块的标记算法第42-46页
    3.4 魔方图像颜色特征的提取和表达第46-50页
        3.4.1 RGB彩色空间到HSV彩色空间的转换第46-47页
        3.4.2 H分量直方图表达魔方颜色特征第47-49页
        3.4.3 颜色矩表达魔方颜色特征第49-50页
    3.5 基于H-S分量样本统计的魔方小块颜色识别第50-51页
    3.6 基于BP神经网络的魔方小块颜色识别第51-57页
        3.6.1 神经网络理论概述第51-52页
        3.6.2 BP神经网络的学习算法第52-55页
        3.6.3 BP神经网络的性质分析第55-56页
        3.6.4 BP神经网络识别魔方小块的颜色第56-57页
    3.7 本章小结第57-59页
第4章 魔方复原算法研究第59-85页
    4.1 魔方的研究概况及构造第59-60页
        4.1.1 魔方的研究概况第59页
        4.1.2 魔方的构造第59-60页
    4.2 魔方复原的科学描述第60-66页
        4.2.1 魔方复原的状态描述第60-62页
        4.2.2 魔方复原的转动规则第62-63页
        4.2.3 魔方复原的方位坐标系第63-64页
        4.2.4 魔方复原的方向指数与状态函数第64-66页
    4.3 魔方复原的旋转对称性与周期性第66-67页
        4.3.1 魔方复原的旋转对称性第66页
        4.3.2 魔方复原的旋转周期性第66-67页
    4.4 魔方复原的镜像处理第67页
    4.5 魔方复原的约束循环第67-70页
    4.6 魔方按层复原算法分析第70-83页
    4.7 本章小结第83-85页
第5章 魔方复原系统的测试与分析第85-95页
    5.1 实验环境第85页
    5.2 程序设计第85-91页
        5.2.1 系统总体设计第85-87页
        5.2.2 虚拟复原子系统设计与实现第87-90页
        5.2.3 LEGO魔方机器人复原的实现第90-91页
    5.3 实验结果分析第91-93页
        5.3.1 魔方图像分割测试与分析第91-92页
        5.3.2 魔方图像颜色识别测试与分析第92页
        5.3.3 魔方小块复位测试与分析第92-93页
    5.4 本章小结第93-95页
第6章 总结和展望第95-97页
    6.1 总结第95-96页
    6.2 展望第96-97页
参考文献第97-101页
致谢第101页

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