基于双目视觉的移动焊接机器人障碍物三维定位方法
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·课题背景、目的及意义 | 第10页 |
| ·机器人在焊接领域的应用 | 第10-14页 |
| ·工业机器人的发展史 | 第10-11页 |
| ·焊接机器人的应用现状 | 第11-12页 |
| ·移动焊接机器人的关键技术 | 第12-14页 |
| ·移动焊接机器人的研究现状 | 第14-16页 |
| ·机器视觉的研究现状 | 第16-20页 |
| ·人类视觉与机器视觉的差异 | 第16-17页 |
| ·机器视觉的起源 | 第17-19页 |
| ·机器视觉的应用 | 第19-20页 |
| ·课题研究内容 | 第20页 |
| ·章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 问题的提出与实验方案设计 | 第22-29页 |
| ·项目整体介绍 | 第22-23页 |
| ·宏观双目视觉平台 | 第23-26页 |
| ·CCD摄像机 | 第24-25页 |
| ·三维云台 | 第25-26页 |
| ·障碍物三维定位算法 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 图像匹配方法 | 第29-40页 |
| ·图像匹配在国内外的研究现状 | 第29-33页 |
| ·基于灰度的匹配方法 | 第29-30页 |
| ·常用的特征点匹配方法 | 第30-33页 |
| ·SIFT算法用于图像匹配 | 第33-37页 |
| ·SIFT算法简介 | 第33-34页 |
| ·SIFT算法的实现 | 第34-37页 |
| ·SIFT匹配的相关度约束 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 相机标定与三维坐标计算 | 第40-50页 |
| ·相机成像模型 | 第40-42页 |
| ·理想状态下的相机模型 | 第40-41页 |
| ·实际相机模型 | 第41-42页 |
| ·摄像机成像变换 | 第42-43页 |
| ·摄像机参数标定 | 第43-49页 |
| ·相机标定方法概述 | 第44-45页 |
| ·张正友平面模板标定法 | 第45-46页 |
| ·标定实验与结果分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 障碍物三维信息计算 | 第50-59页 |
| ·基于视差法的三维计算原理 | 第50-51页 |
| ·实验过程 | 第51-57页 |
| ·提取同名点的过程 | 第51-53页 |
| ·同名点的三维计算 | 第53-54页 |
| ·对高度数据的聚类及过滤 | 第54-56页 |
| ·障碍物水平距离的计算 | 第56-57页 |
| ·实验结果与误差分析 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第65页 |
