| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第17-26页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第18-24页 |
| 1.2.1 基于视觉定位的搬运机器人相关理论研究概况 | 第18-21页 |
| 1.2.2 搬运机器人与机器视觉技术的开发与应用 | 第21-24页 |
| 1.3 课题来源及研究意义 | 第24页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第24-26页 |
| 第二章 RS50N六轴工业机器人结构及运动学分析 | 第26-37页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 六轴工业机器人本体结构 | 第26-29页 |
| 2.2.1 六轴垂直多关节工业机器人基本结构 | 第26-27页 |
| 2.2.2 RS50N型六轴工业机器人的技术参数 | 第27-29页 |
| 2.3 D-H坐标系的建立 | 第29-31页 |
| 2.4 RS50N机器人运动学分析 | 第31-36页 |
| 2.4.1 RS50N机器人正运动学分析 | 第31-33页 |
| 2.4.2 RS50N机器人逆运动学分析 | 第33-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于张正友法的相机标定与手眼标定研究 | 第37-50页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 相机模型 | 第37-39页 |
| 3.2.1 小孔模型 | 第37-38页 |
| 3.2.2 相机内参数 | 第38-39页 |
| 3.2.3 相机镜头畸变 | 第39页 |
| 3.2.4 相机外参数 | 第39页 |
| 3.3 基于张正友法的相机标定研究 | 第39-43页 |
| 3.3.1 相机标定方法概述 | 第39-40页 |
| 3.3.2 相机标定实验 | 第40-43页 |
| 3.4 Eye-in-Hand视觉系统手眼标定研究 | 第43-49页 |
| 3.4.1 手眼标定基本关系式 | 第43-44页 |
| 3.4.2 手眼标定关系矩阵求解方法 | 第44页 |
| 3.4.3 矩阵直积方法求解手眼标定关系矩阵 | 第44-45页 |
| 3.4.4 基于整体最小二乘法的矩阵直积方法 | 第45-47页 |
| 3.4.5 手眼标定实验过程 | 第47-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于MATLAB的图像处理与圆形目标识别研究 | 第50-65页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 图像预处理 | 第50-54页 |
| 4.2.1 灰度变换 | 第50-54页 |
| 4.2.2 图像滤波 | 第54页 |
| 4.3 边缘检测 | 第54-56页 |
| 4.4 圆形目标识别 | 第56-64页 |
| 4.4.1 圆Hough变换检测 | 第56-57页 |
| 4.4.2 基于最小二乘法的曲线拟合 | 第57-58页 |
| 4.4.3 改进的圆检测方法 | 第58-59页 |
| 4.4.4 改进的圆检测算法的MATLAB实现 | 第59-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于视觉定位的搬运系统设计和应用研究 | 第65-81页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 基于视觉定位的六轴工业机器人搬运系统的构建 | 第65-66页 |
| 5.3 基于压缩机目标抓取的夹爪结构设计与优化 | 第66-72页 |
| 5.3.1 机构设计与建模 | 第66-68页 |
| 5.3.2 受力分析与有限元仿真分析 | 第68-70页 |
| 5.3.3 可靠性实验与结果 | 第70-71页 |
| 5.3.4 结构优化 | 第71-72页 |
| 5.4 压缩机图像识别与目标定位 | 第72-76页 |
| 5.4.1 图像采集与目标识别 | 第72-75页 |
| 5.4.2 压缩机目标定位 | 第75-76页 |
| 5.5 基于视觉定位的压缩机搬运上线系统方案设计及实验验证 | 第76-79页 |
| 5.5.1 基于视觉定位的压缩机搬运系统方案设计 | 第76-77页 |
| 5.5.2 抓取精度测量实验 | 第77-79页 |
| 5.5.3 实验结果分析 | 第79页 |
| 5.6 本章小结 | 第79-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 总结 | 第81-82页 |
| 6.2 展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第87-88页 |
