| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·AGV的发展状况 | 第8-10页 |
| ·AGV的特点和应用行业 | 第10-12页 |
| ·AGV导引技术简介 | 第12-14页 |
| ·视觉AGV导引技术 | 第14页 |
| ·当前AGV研究的热点 | 第14-15页 |
| ·本论文的研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 机器视觉的组成及其原理 | 第16-22页 |
| ·机器视觉 | 第16-19页 |
| ·机器视觉的研究内容 | 第16页 |
| ·机器视觉与人类视觉的差异 | 第16-17页 |
| ·与机器视觉相关的领域 | 第17-18页 |
| ·机器视觉的应用 | 第18-19页 |
| ·机器视觉在AGV上的应用 | 第19页 |
| ·视觉导引系统基本组成 | 第19-20页 |
| ·视觉系统工作的一般原理 | 第20页 |
| ·影响视觉系统的主要因素 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 V-AGV系统的总体结构及运动分析 | 第22-29页 |
| ·V-AGV简介 | 第22页 |
| ·V-AGV的主要结构及工作原理 | 第22-23页 |
| ·V-AGV的路径检测及运动分析 | 第23-25页 |
| ·V-AGV的路径检测 | 第23-24页 |
| ·V-AGV的运动分析 | 第24-25页 |
| ·本文V-AGV系统设计 | 第25-28页 |
| ·模拟V-AGV系统主要硬件 | 第26-27页 |
| ·模拟V-AGV系统软件 | 第27页 |
| ·本文V-AGV系统工作原理 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第四章 视觉图像处理及实时性研究 | 第29-46页 |
| ·视觉图像处理过程及方法 | 第29-35页 |
| ·预处理 | 第29-32页 |
| ·图像的分离 | 第32-34页 |
| ·图像识别 | 第34-35页 |
| ·图像的几何畸变校正 | 第35-39页 |
| ·图像畸变的产生 | 第35-36页 |
| ·图像几何畸变校正的基本原理 | 第36-38页 |
| ·利用实验数据求坐标变换公式 | 第38-39页 |
| ·实时处理系统原理及设计 | 第39-42页 |
| ·视觉图像处理实时性问题 | 第39页 |
| ·伪实时处理原理 | 第39-40页 |
| ·图像采集的内存分配 | 第40-42页 |
| ·基于VB的图像处理方法 | 第42-45页 |
| ·VB中图像处理常用的方法 | 第43-44页 |
| ·实时采集处理系统VB编程实现 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第五章 V-AGV的路径跟踪及避障实现 | 第46-62页 |
| ·直线的识别跟踪 | 第46-50页 |
| ·直线导航所需的参数 | 第46-47页 |
| ·导航原理及阈值的确定 | 第47-49页 |
| ·去除扰动点 | 第49页 |
| ·直线回归 | 第49-50页 |
| ·直角转向识别跟踪 | 第50-51页 |
| ·识别原理 | 第50页 |
| ·直角转向的主要问题 | 第50-51页 |
| ·自动上线 | 第51-53页 |
| ·V-AGV避障设计 | 第53-54页 |
| ·障碍物的检测原理 | 第53-54页 |
| ·障碍物检测的具体方法 | 第54页 |
| ·模型系统的主要硬件构成 | 第54-59页 |
| ·继电器输出板PCLD-785B | 第55页 |
| ·多功能数字输入输出板PCL-711B | 第55-56页 |
| ·模型小车 | 第56-57页 |
| ·CCD摄像机 | 第57-58页 |
| ·图像采集卡 | 第58页 |
| ·视频无线发送接收装置 | 第58-59页 |
| ·V-AGV模型硬件连接及实验数据 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第六章 研究内容总结与展望 | 第62-64页 |
| ·研究内容总结 | 第62页 |
| ·V-AGV技术的研究展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录A: 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 附录B: 最小二乘法得到的a_(ij)和b_(ij)系数值 | 第69页 |