基于机器视觉的不锈钢箱体的焊缝识别与跟踪研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 视觉焊接技术的发展与现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 机器视觉的发展和现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 边缘识别技术的发展和现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 焊缝跟踪过程中的控制技术 | 第12页 |
| 1.3 待解决的问题 | 第12-13页 |
| 1.4 课题的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 焊接系统的组成及关键部件选型 | 第16-23页 |
| 2.1 课题的基本任务及技术指标 | 第16-17页 |
| 2.1.1 课题的基本任务 | 第16-17页 |
| 2.1.2 焊接系统技术指标 | 第17页 |
| 2.2 系统的主要构成 | 第17-18页 |
| 2.3 关键设备选型介绍 | 第18-20页 |
| 2.3.1 相机的选型 | 第18-19页 |
| 2.3.2 运动部件的选择 | 第19-20页 |
| 2.3.3 控制器的选择 | 第20页 |
| 2.4 平台搭建 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 3 相机标定和图像处理 | 第23-52页 |
| 3.1 图像系统建模 | 第23-28页 |
| 3.1.1 从图像坐标系到像素坐标系 | 第25-26页 |
| 3.1.2 从相机坐标系到图像坐标系 | 第26-27页 |
| 3.1.3 世界坐标系到相机坐标系 | 第27-28页 |
| 3.2 图像系统标定 | 第28-33页 |
| 3.2.1 相机内部参数标定 | 第28-30页 |
| 3.2.2 相机外部参数标定 | 第30-33页 |
| 3.3 焊缝图像的处理 | 第33-38页 |
| 3.3.1 图像的灰度化 | 第33-34页 |
| 3.3.2 图像的滤波处理 | 第34-38页 |
| 3.4 焊缝的提取 | 第38-46页 |
| 3.4.1 图像边缘检测算法 | 第38-42页 |
| 3.4.2 Canny算法的改进 | 第42-46页 |
| 3.5 焊缝的后续处理 | 第46-51页 |
| 3.5.1 边缘剔除和连接 | 第46-48页 |
| 3.5.2 图像膨胀与细化 | 第48-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 定位跟踪控制算法研究与焊接质量评估 | 第52-62页 |
| 4.1 焊接起点的定位 | 第52-56页 |
| 4.2 坐标提取 | 第56-58页 |
| 4.3 焊接控制 | 第58-59页 |
| 4.4 焊接质量评估 | 第59-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结和展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-71页 |
