基于双目视觉的散乱堆放工件拾取系统
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 基于视觉抓取的国内外研究和应用现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究和应用现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内研究和应用现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文主要的研究内容和主要框架 | 第16-18页 |
| 第二章 散乱堆放工件的拾取系统设计 | 第18-27页 |
| 2.1 抓取系统的需求和总体方案设计 | 第18-19页 |
| 2.2 系统硬件设计 | 第19-23页 |
| 2.2.1 UR3六轴工业机器人的介绍 | 第19-21页 |
| 2.2.2 工业相机与镜头选择 | 第21-22页 |
| 2.2.3 光源选择 | 第22页 |
| 2.2.4 机器人夹具选用和设计 | 第22-23页 |
| 2.2.5 其他硬件设备的选用和设计 | 第23页 |
| 2.3 系统软件设计 | 第23-25页 |
| 2.3.1 程序架构设计 | 第23-24页 |
| 2.3.2 软件功能分析与设计 | 第24-25页 |
| 2.4 UR3六轴工业机器人的集成 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于双目视觉的工件点云重建 | 第27-46页 |
| 3.1 双目点云重建原理及相机的摆放 | 第27-28页 |
| 3.2 双目视觉立体标定 | 第28-35页 |
| 3.2.1 单目相机模型 | 第28-29页 |
| 3.2.2 系统左右相机的单目标定 | 第29-31页 |
| 3.2.3 系统双目立体标定 | 第31-32页 |
| 3.2.4 相机与机器人坐标系的标定 | 第32-35页 |
| 3.3 图像预处理 | 第35-39页 |
| 3.3.1 工件噪点图像滤波 | 第36页 |
| 3.3.2 工件与背景分割 | 第36-37页 |
| 3.3.3 改进的结构光栅分割 | 第37-39页 |
| 3.4 基于物理编码结构光的匹配方法 | 第39-42页 |
| 3.5 三维坐标计算 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 工件识别和定位 | 第46-60页 |
| 4.1 法向量的估计和曲率的计算 | 第47-48页 |
| 4.2 基于区域生长法对工件堆点云的分割 | 第48-49页 |
| 4.3 基于ISS算法的工件关键点提取 | 第49-51页 |
| 4.4 基于SHOT算法的关键点特征描述 | 第51-54页 |
| 4.5 工件位姿估计算法 | 第54-59页 |
| 4.5.1 旋转平移矩阵估计 | 第54-55页 |
| 4.5.2 Hough粗位姿估计 | 第55-59页 |
| 4.5.3 ICP精确位姿估计和匹配度计算 | 第59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 机器人抓取方案设计与实验分析 | 第60-66页 |
| 5.1 机器人抓取方案设计 | 第60-62页 |
| 5.2 实验设计 | 第62-64页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论和展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
