AGV小车上下料系统视觉定位算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外相关领域的研究状况和发展方向 | 第12-16页 |
| 1.2.1 机器视觉技术发展及应用 | 第12-14页 |
| 1.2.2 图像处理技术在机器视觉中的应用 | 第14-15页 |
| 1.2.3 自动上下料系统的发展及应用 | 第15-16页 |
| 1.3 本课题研究目标和内容 | 第16-19页 |
| 1.3.1 课题研究目标 | 第16-17页 |
| 1.3.2 课题的研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 系统工作原理及方案设计 | 第19-27页 |
| 2.1 系统的工作原理 | 第19-20页 |
| 2.2 系统的机械结构 | 第20-21页 |
| 2.3 运动控制系统的选型 | 第21-22页 |
| 2.4 视觉定位系统的设计与选型 | 第22-26页 |
| 2.4.1 工业相机与镜头的选型 | 第23-25页 |
| 2.4.2 光源与控制器选型 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 图像预处理与图像优化算法实现 | 第27-49页 |
| 3.1 图像预处理算法 | 第27-33页 |
| 3.1.1 传统的图像滤波算法 | 第27-29页 |
| 3.1.2 改进的自适应高斯滤波算法 | 第29-31页 |
| 3.1.3 图像滤波算法的实验对比 | 第31-33页 |
| 3.2 定位图像增强算法 | 第33-34页 |
| 3.3 定位图像分割算法 | 第34-40页 |
| 3.3.1 传统阈值分割算法 | 第35-38页 |
| 3.3.2 改进的自适应阈值分割算法 | 第38-39页 |
| 3.3.3 图像分割算法实验对比 | 第39-40页 |
| 3.4 定位图像优化算法 | 第40-42页 |
| 3.5 定位图像的旋转校正 | 第42-48页 |
| 3.5.1 插值算法分析 | 第44-46页 |
| 3.5.2 旋转校正结果分析 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 视觉定位关键算法实现 | 第49-85页 |
| 4.1 Mark点位置定位算法 | 第49-62页 |
| 4.1.1 位置定位的实现原理 | 第49-50页 |
| 4.1.2 连通区域分析 | 第50-53页 |
| 4.1.3 边缘提取算法 | 第53-57页 |
| 4.1.4 圆拟合处理算法 | 第57-60页 |
| 4.1.5 位置定位算法实验分析 | 第60-62页 |
| 4.2 Mark点角度定位算法 | 第62-71页 |
| 4.2.1 角度定位实现原理 | 第62-63页 |
| 4.2.2 图像预处理及分割 | 第63-64页 |
| 4.2.3 亚像素直线边缘提取 | 第64-68页 |
| 4.2.4 亚像素直线边缘拟合 | 第68-70页 |
| 4.2.5 角度定位算法实验分析 | 第70-71页 |
| 4.3 模板匹配视觉定位算法 | 第71-84页 |
| 4.3.1 传统的模板匹配算法 | 第73-76页 |
| 4.3.2 改进的基于灰度相关的模板匹配算法 | 第76-80页 |
| 4.3.3 模板匹配定位算法实验分析 | 第80-84页 |
| 4.4 本章小结 | 第84-85页 |
| 第五章 系统实验分析与软件设计 | 第85-94页 |
| 5.1 相机标定 | 第85-88页 |
| 5.1.1 坐标系变换 | 第85-87页 |
| 5.1.2 图像比例尺获取 | 第87-88页 |
| 5.2 系统可行性测试实验 | 第88-89页 |
| 5.3 系统稳定性测试实验 | 第89-90页 |
| 5.4 系统耗时性测试实验 | 第90-91页 |
| 5.5 软件系统的功能介绍 | 第91-93页 |
| 5.6 本章小结 | 第93-94页 |
| 总结与展望 | 第94-97页 |
| 参考文献 | 第97-103页 |
| 附录 | 第103-108页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 附件 | 第110页 |
