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基于视觉的雕铣机软件设计与开发

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 雕铣机的软件发展现状以及趋势第13页
        1.2.2 基于机器视觉的工业机器人的研究现状第13-14页
        1.2.3 Mark点定位技术的研究现状第14-15页
        1.2.4 加工路径优化技术的研究现状第15页
        1.2.5 B样条曲线解析的研究现状第15-16页
    1.3 论文的研究内容第16页
    1.4 论文结构安排第16-18页
第2章 软件系统框架设计第18-26页
    2.1 系统结构第18页
    2.2 硬件平台介绍第18-21页
        2.2.1 图像采集模块第18-20页
        2.2.2 运动控制器第20页
        2.2.3 雕铣机平台第20-21页
    2.3 软件开发平台介绍第21-22页
        2.3.1 Visual Studio 2010平台第21页
        2.3.2 微软基础类库第21-22页
        2.3.3 OpenCV第22页
    2.4 系统整体框架设计第22-25页
        2.4.1 系统模块功能分析第22-25页
        2.4.2 整体方案设计第25页
    2.6 本章小结第25-26页
第3章 DXF文件解析第26-42页
    3.1 引言第26页
    3.2 DXF文件的解析第26-33页
        3.2.1 DXF文件概述第26-27页
        3.2.2 DXF文件结构第27-29页
        3.2.3 DXF文件解析第29-33页
    3.3 样条曲线的解析研究第33-39页
        3.3.1 建立NURBS曲线表达第33-34页
        3.3.2 伸缩步长法小线段逼近NURBS曲线第34-36页
        3.3.3 本文DXF样条曲线解析方案第36-39页
    3.4 本文样条曲线解析实例结果第39-40页
    3.5 本章小结第40-42页
第4章 基于Mark点的加工路径校正第42-58页
    4.1 引言第42页
    4.2 Mark点设计及应用第42-44页
    4.3 Mark点图像预处理第44-50页
        4.3.1 阈值分割第44-46页
        4.3.2 形态学滤波第46-48页
        4.3.3 Mark点边缘提取第48-50页
    4.4 圆形Mark点识别算法研究第50-52页
        4.4.1 基于Hough变换圆检测算法第50-51页
        4.4.2 随机圆检测算法第51-52页
    4.5 圆形Mark点定位算法验证第52-54页
    4.6 雕铣机加工坐标转换第54-57页
        4.6.1 仿射变换原理第54页
        4.6.2 仿射矩阵求取第54-55页
        4.6.3 坐标转换实验及效果第55-57页
    4.7 本章小结第57-58页
第5章 加工路径优化及数控代码生成第58-67页
    5.1 加工路径优化问题分析第58-59页
        5.1.1 问题的提出第58页
        5.1.2 加工路径分析第58-59页
        5.1.3 旅行商问题(TSP)第59页
    5.2 模拟退火算法第59-62页
        5.2.1 模拟退火算法简介第59-60页
        5.2.2 模拟退火算法描述第60-62页
    5.3 基于模拟退火算法的方案设计及应用第62-65页
        5.3.1 参数设置第62页
        5.3.2 软件算法流程第62-64页
        5.3.3 实验结果分析第64-65页
    5.4 数控代码生成第65-66页
    5.5 本章小结第66-67页
第6章 雕铣机软件的设计与实现第67-78页
    6.1 软件结构第67-68页
    6.2 软件主界面第68-70页
    6.3 软件功能实现第70-76页
        6.3.1 CAD文件解析模块第70-72页
        6.3.2 Mark点识别定位模块第72-74页
        6.3.3 数据传输模块第74-76页
    6.4 加工效果对比第76-77页
    6.5 本章小结第77-78页
第7章 总结与展望第78-80页
    7.1 研究工作总结第78-79页
    7.2 展望第79-80页
参考文献第80-83页
致谢第83-84页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第84页

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