基于视觉的管板机器人焊接三维定位与路径规划
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 选题意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 管板焊接 | 第12-13页 |
| 1.2.2 机器视觉 | 第13-14页 |
| 1.2.3 摄像机标定以及机器人手眼标定 | 第14-16页 |
| 1.2.4 焊接机器人仿真与轨迹规划 | 第16-19页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 激光视觉机器人焊接系统 | 第21-33页 |
| 2.1 试验系统 | 第21-22页 |
| 2.2 激光视觉检测系统 | 第22-28页 |
| 2.2.1 CMOS工业相机及镜头 | 第24-27页 |
| 2.2.2 线性激光发生器 | 第27-28页 |
| 2.3 焊接机器人 | 第28-30页 |
| 2.4 旋转焊接装置 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 激光视觉传感器及手眼标定 | 第33-55页 |
| 3.1 工业相机标定基本原理 | 第33-36页 |
| 3.2 视觉系统标定 | 第36-50页 |
| 3.2.1 传统的视觉系统标定方法 | 第36-43页 |
| 3.2.2 基于神经网络的激光视觉传感器标定 | 第43-50页 |
| 3.3 机器人手眼标定 | 第50-52页 |
| 3.4 误差分析与测量 | 第52-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 激光图像处理 | 第55-69页 |
| 4.1 图像处理软件HALCON | 第55-56页 |
| 4.2 图像处理 | 第56-62页 |
| 4.2.1 图像处理方法 | 第56-60页 |
| 4.2.2 改进的激光条纹中心提取算法 | 第60-62页 |
| 4.3 焊缝信息的提取 | 第62-65页 |
| 4.4 焊接模拟测试 | 第65-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 机器人仿真建模 | 第69-79页 |
| 5.1 机器人运动学基本原理 | 第69-72页 |
| 5.1.1 机器人的D-H表示法 | 第69-71页 |
| 5.1.2 机器人的D-H表 | 第71-72页 |
| 5.2 机器人正逆运动学 | 第72-75页 |
| 5.2.1 机器人正运动学 | 第72-73页 |
| 5.2.2 机器人逆运动学 | 第73-74页 |
| 5.2.3 管板焊接轨迹规划 | 第74-75页 |
| 5.3 基于OpenGL的机器人仿真建模 | 第75-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 结论和展望 | 第79-81页 |
| 6.1 结论 | 第79-80页 |
| 6.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 附件 | 第88页 |
