工业机器人视觉抓取系统及图像时延补偿的研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 工业机器人视觉抓取系统研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 机器人视觉抓取系统时延补偿研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 本课题研究的主要内容 | 第20-21页 |
| 第2章 机器人双目视觉抓取系统理论基础 | 第21-31页 |
| 2.1 系统抓取过程分析 | 第21-22页 |
| 2.2 机器人运动学 | 第22-26页 |
| 2.2.1 正运动学 | 第22-25页 |
| 2.2.2 逆运动学 | 第25-26页 |
| 2.3 摄像机坐标系变换与双目定位原理 | 第26-30页 |
| 2.3.1 摄像机坐标系变换 | 第26-27页 |
| 2.3.2 双目定位原理 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 双目视觉抓取系统感知算法设计 | 第31-39页 |
| 3.1 运动物体识别与定位算法 | 第31-34页 |
| 3.1.1 帧间差分法 | 第31-32页 |
| 3.1.2 物体形状识别与定位 | 第32-34页 |
| 3.2 垂直距离测量与跟踪测速算法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 垂直距离测量 | 第34-35页 |
| 3.2.2 跟踪测速 | 第35-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 双目视觉抓取系统控制算法设计 | 第39-47页 |
| 4.1 双目视觉抓取系统控制算法 | 第39-42页 |
| 4.1.1 图像雅可比矩阵 | 第39-40页 |
| 4.1.2 PID控制器 | 第40-42页 |
| 4.2 含时延补偿的抓取系统控制算法 | 第42-45页 |
| 4.2.1 BP神经网络 | 第42-44页 |
| 4.2.2 神经网络时延补偿器 | 第44-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 机器人双目视觉抓取系统设计 | 第47-58页 |
| 5.1 工业机器人双目视觉抓取系统结构概述 | 第47-48页 |
| 5.2 工业机器人双目视觉抓取系统 | 第48-57页 |
| 5.2.1 直角坐标系机器人系统 | 第49-53页 |
| 5.2.2 双目视觉系统 | 第53-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 系统跟踪抓取与时延补偿实验 | 第58-69页 |
| 6.1 双目视觉抓取系统上位交互系统设计 | 第58-60页 |
| 6.1.1 上位交互系统架构 | 第58-59页 |
| 6.1.2 上位系统交互界面设计 | 第59-60页 |
| 6.2 双目视觉抓取系统抓取实验 | 第60-65页 |
| 6.2.1 识别区试验 | 第60-63页 |
| 6.2.2 抓取区实验 | 第63-65页 |
| 6.3 视觉抓取系统时延补偿仿真实验 | 第65-68页 |
| 6.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第7章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 7.1 总结 | 第69页 |
| 7.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 附录 1 | 第74-75页 |
| 附录 2 | 第75-76页 |
| 附录 3 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第77页 |
