| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 机器人视觉伺服技术的发展现状和未来趋势 | 第10-13页 |
| 1.2.1 机器人视觉伺服技术的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 机器人视觉伺服技术发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.2.3 达芬奇技术的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 视觉伺服系统的分类 | 第13-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 机械臂运动学分析 | 第17-24页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 PUMA560 正运动学分析 | 第17-21页 |
| 2.2.1 连杆坐标系建立 | 第17-19页 |
| 2.2.2 齐次变换矩阵与 D-H 法 | 第19-21页 |
| 2.3 PUMA560 逆运动学分析 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 机械臂关节控制系统设计 | 第24-40页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 电机模型的建立 | 第24-26页 |
| 3.3 关节双闭环控制系统设计 | 第26-34页 |
| 3.3.1 采样电路设计 | 第26-29页 |
| 3.3.2 速率环设计 | 第29-31页 |
| 3.3.3 位置环设计 | 第31-34页 |
| 3.4 多关节联合调试 | 第34-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 达芬奇平台的搭建 | 第40-50页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 达芬奇系统平台简介 | 第40-41页 |
| 4.3 DVEVM 和 DVSDK 视频图像开发套件 | 第41-43页 |
| 4.4 双系统和双核通信的搭建 | 第43-45页 |
| 4.4.1 双系统通信环境的构建 | 第43-44页 |
| 4.4.2 双核通信环境的构建 | 第44-45页 |
| 4.5 Encode/decode 应用程序开发 | 第45-49页 |
| 4.5.1 应用程序综述 | 第45-46页 |
| 4.5.2 应用程序设计 | 第46-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 图像处理与目标定位 | 第50-60页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 图像的采集存储及预处理 | 第50-53页 |
| 5.2.1 图像的采集存储 | 第50-51页 |
| 5.2.2 图像的预处理 | 第51-53页 |
| 5.3 特征提取与定位操作 | 第53-59页 |
| 5.3.1 图像处理中的方向导数和梯度 | 第53-55页 |
| 5.3.2 边缘检测处理 | 第55-57页 |
| 5.3.3 运动目标中心点定位与坐标发送 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 视觉伺服的实现 | 第60-73页 |
| 6.1 引言 | 第60页 |
| 6.2 相机坐标系的建立与标定 | 第60-64页 |
| 6.2.1 相机模型的建立 | 第61-62页 |
| 6.2.2 基于张正友方法的相机标定 | 第62-64页 |
| 6.3 视觉控制器的设计 | 第64-67页 |
| 6.3.1 模型选取和样本采集 | 第64-66页 |
| 6.3.2 神经网络训练 | 第66-67页 |
| 6.4 视觉伺服的仿真结果 | 第67-69页 |
| 6.5 系统联调和视觉伺服的实现 | 第69-72页 |
| 6.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80页 |