| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 焊接自动化的发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3 焊接起始点定位的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 焊接障碍物识别的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.5 自动化领域测距传感器的发展现状 | 第15-16页 |
| 1.5.1 激光测距传感器 | 第15页 |
| 1.5.2 超声波测距传感器 | 第15-16页 |
| 1.6 本文主要的研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 超声波斜面测距的理论分析 | 第18-29页 |
| 2.1 超声波的物理特性 | 第18-20页 |
| 2.1.1 超声波的传播特性 | 第18-19页 |
| 2.1.2 超声波的衰减特性 | 第19-20页 |
| 2.2 超声波斜面测距理论简介 | 第20-25页 |
| 2.2.1 超声波的声压分布 | 第20-21页 |
| 2.2.2 超声波的指向性 | 第21-22页 |
| 2.2.3 超声波斜面测距的理论分析 | 第22-25页 |
| 2.3 超声波斜面测距的原理及方法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 超声波自调节阈值检测法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 超声波回波峰值检测法 | 第26页 |
| 2.3.3 超声波相位检测法 | 第26-27页 |
| 2.4 超声波换能器的选型 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于dsPIC30f4012单片机的超声波斜面测距系统的研究 | 第29-44页 |
| 3.1 斜面测距超声波传感器的设计原理 | 第29页 |
| 3.2 dsPIC30f系列单片机介绍 | 第29-31页 |
| 3.2.1 dsPIC30f高性能位数字信号控制器简介 | 第29-30页 |
| 3.2.2 dsPIC30f系列单片机的特点 | 第30页 |
| 3.2.3 dsPIC30f4012单片机的结构 | 第30-31页 |
| 3.3 斜面测距超声波传感器的硬件电路设计 | 第31-36页 |
| 3.3.1 超声波收发模块切换电路的设计 | 第31-32页 |
| 3.3.2 超声波发射电路的设计 | 第32-34页 |
| 3.3.3 超声波接收电路的设计 | 第34-35页 |
| 3.3.4 温度检测电路的设计 | 第35-36页 |
| 3.4 斜面测距超声波传感器的软件设计 | 第36-40页 |
| 3.4.1 dsPIC30f4012单片机软件开发和调试工具简介 | 第36-37页 |
| 3.4.2 斜面测距超声波传感器主程序的设计 | 第37-38页 |
| 3.4.3 超声波脉冲发射程序的设计 | 第38-39页 |
| 3.4.4 超声波回波检测程序的设计 | 第39-40页 |
| 3.5 斜面测距超声波传感器的试验 | 第40-43页 |
| 3.5.1 斜面测距超声波传感器的硬件平台 | 第40-41页 |
| 3.5.2 斜面超声波测距传感器试验及结果 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于斜面测距超声波传感器的大梁自动焊起始点定位的研究 | 第44-64页 |
| 4.1 大梁自动焊焊缝起始定位简介 | 第44-45页 |
| 4.2 焊接起始点的定位方法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 起始点定位的方法简介 | 第45-46页 |
| 4.2.2 定位模型动态误差分析 | 第46-48页 |
| 4.3 大梁工件特征点的提取方法 | 第48-50页 |
| 4.4 改进加权最小二乘法大梁工件特征直线的拟合算法 | 第50-59页 |
| 4.4.1 普通最小二乘法简介 | 第50-51页 |
| 4.4.2 加权最小二乘法简介 | 第51-54页 |
| 4.4.3 改进加权最小二乘法 | 第54-56页 |
| 4.4.4 改进加权最小二乘法的仿真验证 | 第56-59页 |
| 4.5 焊接起始点的定位试验 | 第59-62页 |
| 4.5.1 定位试验硬件平台简介 | 第59-60页 |
| 4.5.2 定位试验的软件设计 | 第60-62页 |
| 4.5.3 定位试验与结果分析 | 第62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 基于修正型AFOA-GRNN大梁自动焊障碍物的预测研究 | 第64-78页 |
| 5.1 大梁自动焊障碍物预测简介 | 第64-65页 |
| 5.2 广义回归线性神经网络简介 | 第65-66页 |
| 5.3 改进果蝇优化算法 | 第66-72页 |
| 5.3.1 果蝇优化算法的基本原理 | 第66-67页 |
| 5.3.2 改进的果蝇优化算法 | 第67-70页 |
| 5.3.2.1 寻优策略的改进 | 第67-68页 |
| 5.3.2.2 果蝇位置替换的改进 | 第68-70页 |
| 5.3.3 改进果蝇优化算法的仿真验证 | 第70-72页 |
| 5.4 基于修正型AFOA-GRNN网络大梁自动焊障碍物的预测验证 | 第72-77页 |
| 5.4.1 障碍物预测模型的建立 | 第72-73页 |
| 5.4.2 障碍物预测模型的训练结果 | 第73-76页 |
| 5.4.3 障碍物预测模型的仿真验证 | 第76-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 结论与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附录：个人简历、攻读硕士学位期间的研究成果 | 第84-85页 |
