面向工业应用的机器人手眼标定与物体定位
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 工业机器人简介 | 第13-14页 |
| 1.2.2 工业机器人视觉系统简介 | 第14-15页 |
| 1.2.3 手眼标定研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.4 物体识别定位算法研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的主要工作及创新 | 第19-20页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 自动化在线实时手眼标定 | 第22-40页 |
| 2.1 背景与概述 | 第22-23页 |
| 2.2 手眼系统的数学模型 | 第23-25页 |
| 2.3 自动化手眼标定系统的实现 | 第25-34页 |
| 2.3.1 自动化手眼标定系统框架与系统流程 | 第25-27页 |
| 2.3.2 标定板运动空间规划 | 第27-29页 |
| 2.3.3 标定板位姿的测量 | 第29-32页 |
| 2.3.4 线性化手眼标定算法 | 第32-34页 |
| 2.4 实验与分析 | 第34-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 手眼标定算法的优化 | 第40-54页 |
| 3.1 背景与概述 | 第40-41页 |
| 3.2 基于像素空间优化的模型的建立 | 第41-44页 |
| 3.2.1 摄像机成像模型 | 第41-43页 |
| 3.2.2 基于摄像机成像模型的手眼关系建模 | 第43-44页 |
| 3.3 基于最小化重投影误差的手眼关系求解 | 第44-46页 |
| 3.4 实验与分析 | 第46-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 物体识别与定位 | 第54-76页 |
| 4.1 背景与概述 | 第54页 |
| 4.2 物体识别与定位算法框架 | 第54-55页 |
| 4.3 物体识别 | 第55-61页 |
| 4.3.1 基于ORB的特征检测与提取 | 第56-59页 |
| 4.3.2 基于特征点匹配的物体识别 | 第59-61页 |
| 4.4 物体定位 | 第61-69页 |
| 4.4.1 基于单应矩阵的初步定位 | 第63-65页 |
| 4.4.2 基于局部形状特征的目标定位优化 | 第65-69页 |
| 4.5 实验与分析 | 第69-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 总结 | 第76-77页 |
| 5.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 作者简历 | 第82-84页 |
| 在学期间所取得的科研成果 | 第84页 |
