| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 机器视觉技术 | 第8-11页 |
| 1.3 视觉装配技术研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 基于机器视觉的机器人本体装配系统总体设计 | 第16-35页 |
| 2.1 装配任务分析 | 第16-19页 |
| 2.1.1 工序选择分析 | 第16-17页 |
| 2.1.2 装配工艺分析 | 第17-19页 |
| 2.2 系统总体方案设计 | 第19-20页 |
| 2.2.1 系统控制方式 | 第19-20页 |
| 2.2.2 系统装配策略 | 第20页 |
| 2.3 系统软硬件设计和选型 | 第20-32页 |
| 2.3.1 人机交互系统 | 第20-21页 |
| 2.3.2 轨道小车供料系统 | 第21-24页 |
| 2.3.3 单目视觉系统 | 第24-30页 |
| 2.3.4 机器人执行机构 | 第30-32页 |
| 2.4 图像处理平台 | 第32-33页 |
| 2.5 装配平台搭建 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 工件识别定位 | 第35-69页 |
| 3.1 图像去噪 | 第35-41页 |
| 3.1.1 几种常见滤波方法 | 第36-38页 |
| 3.1.2 一种改进彩色中值滤波 | 第38-41页 |
| 3.2 图像分割 | 第41-48页 |
| 3.2.1 几种常见分割方法 | 第41-43页 |
| 3.2.2 基于Lab色彩空间的自适应K-means图像分割 | 第43-48页 |
| 3.3 亚像素边缘检测 | 第48-58页 |
| 3.3.1 图像灰度化 | 第48-49页 |
| 3.3.2 Canny边缘检测算法 | 第49-52页 |
| 3.3.3 模板匹配法 | 第52-56页 |
| 3.3.4 基于亚像素边缘的Canny算子 | 第56-58页 |
| 3.4 RV减速器位姿识别 | 第58-62页 |
| 3.4.1 RV减速器定位 | 第58-61页 |
| 3.4.2 RV减速器旋转姿态识别 | 第61-62页 |
| 3.5 底座位姿识别 | 第62-68页 |
| 3.5.1 底座定位 | 第63-65页 |
| 3.5.2 底座旋转姿态识别 | 第65-68页 |
| 3.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 4 基于Halcon的系统标定 | 第69-80页 |
| 4.1 相机模型 | 第69-73页 |
| 4.2 相机标定 | 第73-76页 |
| 4.3 机器人手眼标定 | 第76-78页 |
| 4.4 机器人手爪工作平面 | 第78-79页 |
| 4.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 5 机器人本体装配系统设计与开发 | 第80-90页 |
| 5.1 系统开发环境简介 | 第80页 |
| 5.1.1 微软基础库MFC | 第80页 |
| 5.1.2 开发环境配置 | 第80页 |
| 5.2 软件总体设计 | 第80-81页 |
| 5.3 系统功能模块设计 | 第81-88页 |
| 5.3.1 基于Socket的通信控制 | 第81-86页 |
| 5.3.2 串口通信 | 第86-87页 |
| 5.3.3 相机通讯 | 第87-88页 |
| 5.4 系统实现 | 第88-89页 |
| 5.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 6 视觉装配系统装配应用 | 第90-94页 |
| 6.1 系统装配应用 | 第90-92页 |
| 6.2 装配问题分析 | 第92-93页 |
| 6.3 本章小结 | 第93-94页 |
| 7 总结与展望 | 第94-96页 |
| 7.1 全文总结 | 第94页 |
| 7.2 工作展望 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-100页 |
| 附录A | 第100-104页 |
| 附录B | 第104页 |