| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·角点检测技术研究现状 | 第11-15页 |
| ·基于图像中的对象的边缘的角点检测 | 第11-13页 |
| ·基于灰度的角点检测 | 第13-15页 |
| ·图像匹配技术研究现状 | 第15-16页 |
| ·基于灰度的图像匹配 | 第15-16页 |
| ·基于特征的图像匹配 | 第16页 |
| ·工业机器人视觉应用历史与现状 | 第16-17页 |
| ·本论文主要工作与内容安排 | 第17-20页 |
| ·主要工作 | 第17-18页 |
| ·内容安排 | 第18-20页 |
| 2 改进的SUSAN角点检测算法 | 第20-33页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·SUSAN角点检测算法 | 第20-22页 |
| ·SUSAN角点检测算法基本原理 | 第20-21页 |
| ·SUSAN角点检测算法的实现 | 第21-22页 |
| ·改进的SUSAN角点检测算法 | 第22-30页 |
| ·SUSAN角点检测算法中存在的不足 | 第22-24页 |
| ·结合目标点邻域特性的SUSAN角点检测算法 | 第24-25页 |
| ·改进算法性能分析 | 第25-30页 |
| ·基于角点的区域方向信息的区域划分 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 SIFT图像匹配与机器人示教路径修正模型 | 第33-44页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·SIFT图像匹配算法 | 第33-40页 |
| ·尺度空间极值点检测 | 第33-35页 |
| ·筛选出特征点并精确定位 | 第35-36页 |
| ·特征点方向属性分配与特征描述子的生成 | 第36-37页 |
| ·工业作业场合图像的匹配实验与分析 | 第37-40页 |
| ·机器人示教路径修正模型 | 第40-43页 |
| ·工业机器人视觉系统应用概述 | 第40-41页 |
| ·基于图像匹配与角点检测的工业机器人示教路径修正算法 | 第41-43页 |
| ·本章小节 | 第43-44页 |
| 4 机器人视觉运用中摄像机的标定 | 第44-55页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·摄像机标定基础 | 第45-46页 |
| ·摄像机标定中各坐标系的建立 | 第45-46页 |
| ·摄像机成像模型中各坐标系间的关系 | 第46页 |
| ·线性模型摄像机与线性模型摄像机的标定 | 第46-50页 |
| ·线性摄像机成像模型 | 第46-47页 |
| ·摄像机标定内外参数求解 | 第47-50页 |
| ·机器人视觉应用中摄像机的手眼标定 | 第50-52页 |
| ·机器人手眼标定原理 | 第50-51页 |
| ·基于改进SUSAN算法的图像特征点坐标提取与手眼标定实验 | 第51-52页 |
| ·工程现场应用中的摄像机的简易标定 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 基于改进的SUSAN角点检测与SIFT图像匹配算法的机器人路径修正实验 | 第55-64页 |
| ·试验系统硬件组成 | 第55-56页 |
| ·试验流程 | 第56-58页 |
| ·试验与实验结果分析 | 第58-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·论文研究工作总结 | 第64-65页 |
| ·未来工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第71-72页 |
