摘要 | 第6-8页 |
ABSTRACT | 第8-9页 |
第一章 绪论 | 第13-19页 |
1.1 选题背景和意义 | 第13-14页 |
1.2 数控机床对刀技术概述 | 第14-16页 |
1.2.1 对刀原理 | 第14-15页 |
1.2.2 对刀技术研究现状 | 第15-16页 |
1.3 机器视觉技术在数控机床中的应用 | 第16-17页 |
1.4 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
1.5 本章小结 | 第18-19页 |
第二章 视觉自动对刀系统方案设计 | 第19-34页 |
2.1 视觉自动对刀系统的组成及工作原理 | 第19-21页 |
2.2 系统硬件设备选型 | 第21-26页 |
2.2.1 相机与镜头的选型 | 第21-24页 |
2.2.2 图像采集卡 | 第24-25页 |
2.2.3 运动控制卡 | 第25-26页 |
2.2.4 光源的选择 | 第26页 |
2.3 系统软件开发平台 | 第26-30页 |
2.3.1 LabVIEW编程软件 | 第27-28页 |
2.3.2 视觉模块 | 第28-30页 |
2.4 三自由度运动实验平台设计 | 第30-33页 |
2.4.1 实验平台结构设计 | 第30-31页 |
2.4.2 电气运动控制设计 | 第31-33页 |
2.5 本章小结 | 第33-34页 |
第三章 相机标定技术 | 第34-47页 |
3.1 相机成像的数学模型 | 第34-38页 |
3.1.1 相机的针孔线性模型 | 第35-37页 |
3.1.2 相机的非线性模型 | 第37-38页 |
3.2 竖直方向相机的标定 | 第38-42页 |
3.2.1 相机内参数的标定 | 第38-41页 |
3.2.2 相机外参数的标定 | 第41-42页 |
3.3 水平方向相机的标定 | 第42-43页 |
3.4 标定结果与分析 | 第43-45页 |
3.5 本章小结 | 第45-47页 |
第四章 工件图像处理与对刀点视觉定位 | 第47-67页 |
4.1 图像预处理 | 第47-49页 |
4.1.1 工件图像的灰度化处理 | 第47-48页 |
4.1.2 工件图像的滤波去噪处理 | 第48-49页 |
4.1.3 工件图像的增强 | 第49页 |
4.2 图像的分割 | 第49-53页 |
4.2.1 全局阈值分割法 | 第50-51页 |
4.2.2 局部阈值分割法 | 第51-52页 |
4.2.3 图像分割实验效果 | 第52-53页 |
4.3 工件图像的边缘检测 | 第53-58页 |
4.3.1 一阶微分算子边缘检测 | 第54-56页 |
4.3.2 二阶微分算子边缘检测 | 第56-57页 |
4.3.3 Canny算子边缘检测 | 第57-58页 |
4.3.4 图像边缘检测实验结果与分析 | 第58页 |
4.4 工件图像的形态学处理 | 第58-59页 |
4.5 工件对刀点坐标提取 | 第59-65页 |
4.5.1 矩形工件特征点提取 | 第60-63页 |
4.5.2 圆形工件特征点提取 | 第63-65页 |
4.6 刀尖到对刀平面距离计算 | 第65-66页 |
4.7 本章小结 | 第66-67页 |
第五章 自动对刀系统软件设计及实现 | 第67-81页 |
5.1 图像采集及ROI区域提取模块 | 第67-69页 |
5.2 图像处理模块 | 第69-70页 |
5.3 图像分割模块 | 第70-71页 |
5.4 图像的边缘检测模块 | 第71-72页 |
5.5 对刀点坐标计算模块 | 第72-73页 |
5.6 通信模块 | 第73-75页 |
5.7 运动控制模块 | 第75-76页 |
5.8 系统用户操作界面设计 | 第76-80页 |
5.8.1 子VI的创建及使用 | 第76-77页 |
5.8.2 系统操作界面 | 第77-80页 |
5.9 本章小结 | 第80-81页 |
第六章 系统调试与实验结果分析 | 第81-87页 |
6.1 机械结构调试 | 第81-82页 |
6.2 硬件设备连接调试 | 第82-84页 |
6.3 视觉自动对刀实验 | 第84-85页 |
6.4 实验结果分析 | 第85-86页 |
6.5 本章小结 | 第86-87页 |
第七章 总结与展望 | 第87-89页 |
7.1 研究内容总结 | 第87-88页 |
7.2 研究展望 | 第88-89页 |
参考文献 | 第89-92页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 | 第92-93页 |
致谢 | 第93-94页 |