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基于视觉引导的SCARA工业机械手应用研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景第9-11页
    1.2 视觉引导机械手技术研究进展第11-13页
        1.2.1 机械手视觉标定研究现状第11-13页
        1.2.2 圆心提取算法研究现状第13页
    1.3 本论文研究内容第13-15页
第二章 SCARA机械手手眼标定和工具标定方法第15-25页
    2.1 摄像机成像模型第15-17页
    2.2 SCARA机械手手眼标定第17-22页
        2.2.1 SCARA机械手Eye-in-hand标定第17-21页
        2.2.2 SCARA机械手Eye-to-Hand标定第21-22页
    2.3 SCARA机械手工具标定第22-23页
    2.4 SCARA机械手标定实验分析第23-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第三章 双相机融合的目标分步定位方法第25-43页
    3.1 双相机融合的分步定位算法第25-28页
    3.2 大视场中模板匹配定位算法第28-29页
    3.3 小视场中圆心提取算法第29-42页
        3.3.1 最小二乘法拟合圆和椭圆第31-32页
        3.3.2 基于连通区域的定位算法第32-34页
        3.3.3 Hough变换圆心定位算法第34-35页
        3.3.4 EDCircle圆心定位算法第35-37页
        3.3.5 基于Halcon二次开发的圆心提取算法设计第37-39页
        3.3.6 圆心提取算法实验结果与分析第39-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第四章 视觉引导SCARA机械手在螺丝机中的应用研究第43-50页
    4.1 SCARA螺丝机系统设计第43页
    4.2 双相机视觉系统硬件选择第43-46页
    4.3 视觉引导螺丝机应用软件框架和模块设计第46-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第五章 双相机视觉引导系统结果分析和统计第50-59页
    5.1 相对定位精度结果分析第50-53页
    5.2 绝对定位精度结果分析第53-56页
    5.3 视觉SCARA螺丝机生产结果统计第56-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第六章 总结与展望第59-61页
参考文献第61-66页
致谢第66-67页
攻读硕士学位期间的研究成果第67页

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