双目视觉机械臂物流分拣系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的主要研究内容与工作安排 | 第11-13页 |
| 第二章 双目视觉成像理论与标定 | 第13-25页 |
| 2.1 摄像机成像模型 | 第13-18页 |
| 2.1.1 小孔成像原理 | 第13-14页 |
| 2.1.2 摄像机的线性模型 | 第14-16页 |
| 2.1.3 摄像机的非线性模型 | 第16-18页 |
| 2.2 摄像机的标定 | 第18-24页 |
| 2.2.1 张氏相机标定法 | 第18-21页 |
| 2.2.2 双目像机标定实验 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 静态目标的特征点提取 | 第25-40页 |
| 3.1 目标图像的预处理 | 第25-31页 |
| 3.1.1 颜色空间选取 | 第25-27页 |
| 3.1.2 掩模 | 第27-28页 |
| 3.1.3 阈值分割方法 | 第28-29页 |
| 3.1.4 形态学变换 | 第29-31页 |
| 3.2 目标工件的边界提取 | 第31-35页 |
| 3.2.1 Sobel边界提取算法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 Prewitt边界提取算法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 Laplace边界提取算法 | 第33页 |
| 3.2.4 Canny边界提取算法 | 第33-35页 |
| 3.3 目标工件边界直线特征提取 | 第35-36页 |
| 3.3.1 霍夫变换 | 第35页 |
| 3.3.2 直线拟合 | 第35-36页 |
| 3.4 目标工件的特征点提取 | 第36-38页 |
| 3.4.1 Harris特征提取算法 | 第37-38页 |
| 3.4.2 Surf特征提取算法 | 第38页 |
| 3.4.3 特征点提取检测结果 | 第38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 特征点的匹配与三维位姿解算 | 第40-48页 |
| 4.1 目标工件特征点匹配 | 第40-42页 |
| 4.1.1 匹配的约束准则 | 第40-42页 |
| 4.1.2 目标形心匹配试验 | 第42页 |
| 4.2 目标工件三维位姿解算 | 第42-46页 |
| 4.2.1 平行光轴双目视觉原理 | 第43页 |
| 4.2.2 非平行光轴双目视觉原理 | 第43-45页 |
| 4.2.3 三维坐标计算结果 | 第45-46页 |
| 4.3 坐标系转换 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 双目视觉机械臂物流分拣系统设计及分拣实验 | 第48-57页 |
| 5.1 物流分拣系统设计 | 第48-53页 |
| 5.1.1 硬件系统设计 | 第49-52页 |
| 5.1.2 软件系统设计 | 第52-53页 |
| 5.2 物流分拣的实验过程 | 第53-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
