基于CCD传感器视觉图像定位方法的研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 机器视觉的两大发展方向 | 第11-12页 |
| 1.1.2 机器视觉技术应用 | 第12-13页 |
| 1.2 视觉工业机器人的国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 工业机器人的现状与发展趋势 | 第14-16页 |
| 1.2.2 视觉工业机器人 | 第16-17页 |
| 1.2.3 信息物理系统 | 第17-19页 |
| 1.2.4 机器视觉与智慧工厂 | 第19页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第19-22页 |
| 第二章 平衡环组件的参考模型设计 | 第22-32页 |
| 2.1 静态及动态不平衡的产生原理 | 第22-30页 |
| 2.1.1 影响静态及动态不平衡的几个因素 | 第22-24页 |
| 2.1.2 静态及动态不平衡的产生方式 | 第24页 |
| 2.1.3 如何矫正静态及动态不平衡 | 第24-26页 |
| 2.1.4 平衡环设计的数学模型 | 第26-28页 |
| 2.1.5 根据模拟实验选择正确的平衡环 | 第28-30页 |
| 2.2 平衡环模型算法优化 | 第30-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于二值化算法的图像定位设计与优化 | 第32-50页 |
| 3.1 常规的二维图像处理方法 | 第32-38页 |
| 3.2 二值化算法的设计与优化 | 第38-40页 |
| 3.3 二值化算法的仿真结果 | 第40-42页 |
| 3.4 灰度形态的处理 | 第42-48页 |
| 3.4.1 两级分解法 | 第43-46页 |
| 3.4.2 图像的校准 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 机器视觉图像定位设计的实施与验证 | 第50-60页 |
| 4.1 机器视觉控制系统的工作原理 | 第50页 |
| 4.2 机器视觉图像系统的工作原理 | 第50-51页 |
| 4.3 两级分解法定位实验的设计思想 | 第51页 |
| 4.4 机器视觉图像定位方法的实验环境 | 第51-57页 |
| 4.4.1 ABB机器人 | 第52页 |
| 4.4.2 康耐视成像系统 | 第52-54页 |
| 4.4.3 平衡环定位安装 | 第54-55页 |
| 4.4.4 图像处理和数据分析模块 | 第55-56页 |
| 4.4.5 工业机器人仿真软件环境搭建 | 第56-57页 |
| 4.5 可靠性及可重复性测试(R&R) | 第57-58页 |
| 4.6 平衡环矫正工位设计 | 第58-59页 |
| 4.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-64页 |
| 5.1 结论 | 第60-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果 | 第68页 |
