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小型足球机器人视觉子系统的研究与设计

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-18页
   ·机器人足球比赛第9-13页
     ·机器人足球比赛的起源和研究意义第9-11页
     ·机器人足球比赛的种类第11-12页
     ·RoboCup小型组机器人足球比赛第12-13页
   ·机器视觉第13-15页
     ·机器视觉的起源和发展历程第13-14页
     ·机器视觉涉及的领域和研究内容第14-15页
   ·本文研究内容和结构第15-17页
   ·本章小结第17-18页
2 RoboCup小型足球机器人视觉子系统总体设计分析第18-25页
   ·小型足球机器人视觉子系统概述第18-19页
     ·视觉子系统的主要任务第18页
     ·视觉子系统的性能指标第18-19页
   ·视觉子系统的总体设计第19-22页
     ·处理流程第20-21页
     ·功能模块第21-22页
   ·图像采集模块硬件设备的选取第22-24页
     ·图像采集设备选取分析第22-23页
     ·DUT Fantasia小型组视觉子系统硬件设备第23-24页
   ·本章小结第24-25页
3 图像分割第25-38页
   ·颜色模型的选取第25-29页
     ·常见的颜色模型第25-27页
     ·三种颜色模型的对比第27-28页
     ·选择YUV颜色模型第28-29页
   ·彩色图像分割第29-32页
     ·图像分割的定义第29-30页
     ·图像分割的方法第30-31页
     ·彩色图像分割方法第31-32页
   ·基于改进的颜色匹配方法的图像分割第32-35页
     ·目标颜色匹配模板第32页
     ·建立目标颜色匹配模板及颜色判断第32-34页
     ·将比赛场地进行分区第34-35页
     ·区域分割与合并第35页
   ·实验结果与分析第35-37页
     ·实验环境和性能指标第35-36页
     ·实验结论第36-37页
   ·本章小结第37-38页
4 摄像机标定和畸变校正第38-48页
   ·摄像机标定的作用和分类第38-39页
     ·摄像机标定的作用第38页
     ·摄像机标定的分类第38页
     ·摄像机标定的成像模型第38-39页
   ·摄像机镜头畸变第39-41页
     ·切向畸变第40页
     ·径向畸变第40-41页
   ·经典的摄像机标定方法第41-42页
     ·利用透视变换矩阵的摄像机标定技术第41-42页
     ·直接线性变换方法(DLT)第42页
   ·基于Tsai的畸变矫正第42-46页
     ·基于Tsai的畸变矫正方法第42-46页
     ·基于Tsai的图像畸变矫正的实现第46页
   ·本章小结第46-48页
5 目标识别第48-59页
   ·色标设计第48-49页
     ·色标设计依据第48-49页
     ·蝶形色标第49页
   ·小球的识别第49-53页
     ·色标和小球重心的识别第49-50页
     ·小球位置预测第50-53页
   ·机器人小车的识别第53-54页
     ·对方机器人的识别第53页
     ·己方机器人的识别第53-54页
   ·目标识别与数据融合第54-57页
     ·目标识别第55页
     ·数据融合第55-57页
   ·实验结果第57页
   ·本章小结第57-59页
结论第59-61页
参考文献第61-64页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第64-65页
致谢第65-66页

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