基于机器视觉的白车身焊点智能定位及检测研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 课题来源及背景 | 第14-15页 |
| 1.2 机器视觉检测技术研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 焊点质量检测技术研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 论文的主要工作和内容安排 | 第19-22页 |
| 第2章 基于支持向量机的机器人视觉精确定位 | 第22-38页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 智能定位方法相关理论研究 | 第22-26页 |
| 2.2.1 视觉伺服控制理论 | 第22-23页 |
| 2.2.2 支持向量机回归模型 | 第23-25页 |
| 2.2.3 粒子群优化理论 | 第25-26页 |
| 2.3 机器视觉引导工业机器人定位 | 第26-31页 |
| 2.3.1 机器视觉系统标定 | 第27-30页 |
| 2.3.2 机器视觉定位控制策略 | 第30-31页 |
| 2.4 建立视觉定位误差补偿模型 | 第31-36页 |
| 2.4.1 误差补偿策略 | 第32页 |
| 2.4.2 建立误差补偿模型 | 第32-33页 |
| 2.4.3 实验验证及误差分析 | 第33-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 焊点图像处理 | 第38-52页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 成像系统设计 | 第38-39页 |
| 3.3 图像预处理 | 第39-43页 |
| 3.3.1 图像感兴趣区域提取 | 第40页 |
| 3.3.2 图像去燥 | 第40-42页 |
| 3.3.3 图像增强 | 第42-43页 |
| 3.4 焊点边缘检测 | 第43-49页 |
| 3.4.1 Roberts算子 | 第44-45页 |
| 3.4.2 Sobel算子 | 第45-46页 |
| 3.4.3 Prewitt算子 | 第46-47页 |
| 3.4.4 Laplace算子 | 第47页 |
| 3.4.5 Canny算子 | 第47-49页 |
| 3.5 焊点中心坐标提取 | 第49-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 焊点智能定位与检测装备及结果分析 | 第52-68页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 焊点智能定位与检测检测装备 | 第52-61页 |
| 4.2.1 焊点智能定位与检测装备硬件系统 | 第53-58页 |
| 4.2.2 焊点智能定位与检测装备软件系统 | 第58-61页 |
| 4.3 实验平台搭建及实验步骤设计 | 第61-62页 |
| 4.4 定位结果评价 | 第62-67页 |
| 4.4.1 定位准确率 | 第62-65页 |
| 4.4.2 定位效率 | 第65-66页 |
| 4.4.3 定位一致性 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论和展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第75页 |
