典型零部件自动化拆卸知识获取方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-16页 |
| 1.2.1 废旧机械产品拆卸 | 第9-11页 |
| 1.2.2 知识获取 | 第11-13页 |
| 1.2.3 面对自动化拆卸的知识获取 | 第13-16页 |
| 1.3 主要内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 知识获取系统平台与关键问题 | 第18-26页 |
| 2.1 知识获取系统设计 | 第18-24页 |
| 2.1.1 硬件平台 | 第18-19页 |
| 2.1.2 拆卸知识库 | 第19页 |
| 2.1.3 开发工具 | 第19-24页 |
| 2.2 知识获取关键问题 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于点云的零部件识别与定位 | 第26-38页 |
| 3.1 点云采集 | 第26-30页 |
| 3.2 点云边缘提取与分割 | 第30-34页 |
| 3.2.1 基于八邻域深度差的点云边缘提取 | 第30-33页 |
| 3.2.2 点云边缘分割 | 第33-34页 |
| 3.3 基于RANSAC的零部件识别 | 第34页 |
| 3.4 零部件定位 | 第34-35页 |
| 3.5 实验 | 第35-37页 |
| 3.5.1 点云采集与优化 | 第35-36页 |
| 3.5.2 点云边缘提取 | 第36页 |
| 3.5.3 识别与定位 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于图像的零部件识别与定位 | 第38-52页 |
| 4.1 图像采集与预处理 | 第38-47页 |
| 4.2 基于模板匹配的零部件识别 | 第47-48页 |
| 4.3 零部件定位 | 第48-49页 |
| 4.4 实验 | 第49-51页 |
| 4.4.1 图像预处理 | 第49-50页 |
| 4.4.2 识别与定位 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 拆卸工具的轨迹提取与识别 | 第52-63页 |
| 5.1 图像采集与预处理 | 第52-54页 |
| 5.1.1 拆卸人员与工具的深度图像采集 | 第52-53页 |
| 5.1.2 图像细化 | 第53-54页 |
| 5.1.3 拆卸工具工作点空间位置计算 | 第54页 |
| 5.2 拆卸工具轨迹提取 | 第54-56页 |
| 5.3 拆卸工具轨迹识别 | 第56-58页 |
| 5.3.1 隐马尔科夫（HMM）方法 | 第56-57页 |
| 5.3.2 HMM参数估计 | 第57-58页 |
| 5.3.3 HMM轨迹识别 | 第58页 |
| 5.4 实验 | 第58-62页 |
| 5.4.1 拆卸工具轨迹提取 | 第58-61页 |
| 5.4.2 拆卸工具轨迹识别 | 第61-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 | 第67-70页 |
| 在学研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
