| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 机器视觉技术概述 | 第11-12页 |
| 1.3 基于机器视觉的物料分拣工业机器人国内外发展现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国外发展现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内发展现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 工业机器人的运动学分析—以库卡KR 6 R700 sixx为例 | 第17-30页 |
| 2.1 位姿描述 | 第17-20页 |
| 2.2 机器人运动学建模 | 第20-22页 |
| 2.3 机器人正运动学 | 第22-25页 |
| 2.4 机器人逆运动学 | 第25-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于MATLAB的工业机器人运动学仿真 | 第30-37页 |
| 3.1 Robotics Toolbox坐标变换函数介绍 | 第30-31页 |
| 3.2 工业机器人三维建模 | 第31-32页 |
| 3.3 基于MATLAB的轨迹规划 | 第32-35页 |
| 3.4 机器人的工作空间 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 机器人图像传感器的标定及视觉定位 | 第37-53页 |
| 4.1 图像坐标转换 | 第37-39页 |
| 4.1.1 图像坐标系和成像坐标系 | 第37-38页 |
| 4.1.2 摄像机坐标系 | 第38页 |
| 4.1.3 世界坐标系 | 第38-39页 |
| 4.2 摄像机成像模型 | 第39-41页 |
| 4.2.1 线性模型 | 第39-40页 |
| 4.2.2 非线性模型 | 第40-41页 |
| 4.3 摄像机标定方法介绍 | 第41-44页 |
| 4.4 摄像机标定 | 第44-48页 |
| 4.5 视觉定位及误差分析 | 第48-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 图像处理与分拣目标识别 | 第53-62页 |
| 5.1 图像采集 | 第54页 |
| 5.2 图像处理 | 第54-58页 |
| 5.2.1 图像灰度化 | 第54-55页 |
| 5.2.2 图像滤波 | 第55-56页 |
| 5.2.3 图像的阈值分割 | 第56-57页 |
| 5.2.4 边缘提取 | 第57-58页 |
| 5.3 工件识别定位 | 第58-59页 |
| 5.4 旋转角度 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 实验平台搭建与实现 | 第62-71页 |
| 6.1 硬件搭建 | 第62-64页 |
| 6.2 软件搭建 | 第64-68页 |
| 6.3 分拣实验 | 第68-70页 |
| 6.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第7章 结论与展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第78页 |
