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基于视觉的核电站水下焊接机器人焊缝识别与路径跟踪

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 课题研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-16页
        1.2.1 水下视觉识别技术研究现状第10-14页
        1.2.2 焊接路径跟踪研究现状第14-16页
    1.3 国内外文献简析第16-17页
    1.4 本文主要研究内容第17-19页
第2章 水下焊缝视觉识别与特征提取第19-32页
    2.1 基于视觉的核电水池焊接作业工况分析第19-20页
    2.2 摄像机水下成像畸变分析与校正第20-22页
    2.3 水下焊缝图像预处理方法对比分析与选择第22-25页
    2.4 水下焊缝的边缘检测与中心线提取方法第25-31页
        2.4.1 图像边缘检测算法对比分析第25-27页
        2.4.2 基于K-means的自适应Canny算法第27-29页
        2.4.3 基于骨架算法的焊缝中心线提取过程第29-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 水下焊缝视觉识别干扰去除方法第32-43页
    3.1 水下焊缝图像气泡干扰去除方法第32-38页
        3.1.1 图像光流算法描述第32-34页
        3.1.2 图像背景运动估计方法第34-36页
        3.1.3 气泡检测与遮挡区域修复过程第36-38页
    3.2 水下焊缝图像弧光干扰去除方法第38-40页
        3.2.1 弧光干扰图像频域分析第38-39页
        3.2.2 基于小波分解的弧光干扰去除方法第39-40页
    3.3 水下焊缝图像水波纹干扰去除方法第40-42页
        3.3.1 水波纹干扰图像光照度模型第40-41页
        3.3.2 基于光照度模型的水波纹干扰去除方法第41-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第4章 视觉引导的焊接轨迹规划与路径跟踪控制第43-60页
    4.1 水下视觉自动焊接系统建模第43-45页
    4.2 焊接路径视觉数据处理与轨迹规划第45-52页
        4.2.1 焊接路径视觉数据处理第45-47页
        4.2.2 水下焊接机械臂轨迹规划第47-52页
    4.3 基于模糊PID的抗扰动路径跟踪控制第52-59页
        4.3.1 模糊PID控制器设计第53-55页
        4.3.2 抗扰动路径跟踪算法第55-58页
        4.3.3 抗扰动路径跟踪控制系统仿真第58-59页
    4.4 本章小结第59-60页
第5章 基于视觉的水下机器人焊接实验研究第60-72页
    5.1 机器人水下焊接视觉实验系统建立第60-63页
        5.1.1 水下自动焊接视觉系统硬件简介第60-62页
        5.1.2 水下自动焊接运动控制及数据采集系统第62-63页
    5.2 水下视觉引导焊接实验与结果分析第63-71页
        5.2.1 水下摄像机标定实验第63-64页
        5.2.2 水下焊缝视觉识别实验第64-66页
        5.2.3 焊接路径视觉引导跟踪及扰动误差补偿实验第66-69页
        5.2.4 视觉引导的水下焊接实验第69-71页
    5.3 本章小结第71-72页
结论第72-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第77-79页
致谢第79页

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