基于结构光的多层多道焊缝检测视觉传感系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.2 本课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3.1 视觉传感在焊缝检测中的研究现状与分析 | 第13-16页 |
| 1.3.2 结构光视觉测量中相关标定技术 | 第16-18页 |
| 1.3.3 基于视觉的三维重建技术现状 | 第18页 |
| 1.4 本论文主要研究内容 | 第18-21页 |
| 第2章 视觉传感系统设计 | 第21-35页 |
| 2.1 机器人焊接系统组成 | 第21-23页 |
| 2.1.1 六轴机器人 | 第21-22页 |
| 2.1.2 焊接设备 | 第22-23页 |
| 2.2 视觉传感系统 | 第23-29页 |
| 2.2.1 视觉传感系统的测量原理 | 第23-25页 |
| 2.2.2 相机及镜头的选型 | 第25-27页 |
| 2.2.3 光源及滤光片选型 | 第27-28页 |
| 2.2.4 嵌入式视觉开发板 | 第28-29页 |
| 2.2.5 视觉传感系统实验平台 | 第29页 |
| 2.3 视觉传感系统数学模型 | 第29-34页 |
| 2.3.1 相机模型 | 第29-31页 |
| 2.3.2 相机成像畸变 | 第31-32页 |
| 2.3.3 视觉传感系统解析几何模型 | 第32-33页 |
| 2.3.4 视觉传感系统透视投影模型 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 视觉传感系统的标定 | 第35-45页 |
| 3.1 相机标定 | 第35-38页 |
| 3.1.1 相机标定原理 | 第35-37页 |
| 3.1.2 相机标定实验 | 第37-38页 |
| 3.2 手眼标定 | 第38-40页 |
| 3.2.1 手眼标定原理 | 第38-40页 |
| 3.2.2 手眼标定实验 | 第40页 |
| 3.3 结构光平面标定 | 第40-42页 |
| 3.4 传感系统测量实验 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 结构光中心线及焊缝特征点的提取 | 第45-65页 |
| 4.1 中心线提取算法 | 第45-49页 |
| 4.2 GPU加速的HESSIAN矩阵中心线提取 | 第49-61页 |
| 4.2.1 CUDA并行编程 | 第49-51页 |
| 4.2.2 图像采集 | 第51页 |
| 4.2.3 图像预处理 | 第51-56页 |
| 4.2.4 中心线提取及坐标转换 | 第56-61页 |
| 4.3 焊缝特征点识别 | 第61-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 焊缝可视化与视觉传感系统软件开发 | 第65-79页 |
| 5.1 PCL点云库 | 第65-67页 |
| 5.1.1 PCL点云库简介 | 第65-66页 |
| 5.1.2 k维树与八叉树 | 第66-67页 |
| 5.2 贪婪投影法曲面重建 | 第67-68页 |
| 5.2.1 点云三角化 | 第67-68页 |
| 5.2.2 贪婪投影法原理 | 第68页 |
| 5.3 曲面重建 | 第68-70页 |
| 5.3.1 点云数据 | 第68-69页 |
| 5.3.2 焊缝曲面重建 | 第69-70页 |
| 5.4 视觉传感软件系统开发 | 第70-75页 |
| 5.4.1 软件总体设计 | 第70-71页 |
| 5.4.2 工业相机SDK | 第71-72页 |
| 5.4.3 新松机器人离线编程接口库 | 第72页 |
| 5.4.4 视觉传感软件系统 | 第72-75页 |
| 5.5 测量实验结果与误差来源分析 | 第75-78页 |
| 5.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 总结 | 第79页 |
| 6.2 展望 | 第79-81页 |
| 附录 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第89页 |
