基于带视觉识别的机械臂的快递企业分拣系统设计
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 | 第9-13页 |
| 1.2.1 基于视觉的机器人研究发展与现状 | 第9-13页 |
| 1.3 存在的主要问题 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 机械结构的设计及运动学分析 | 第16-26页 |
| 2.1 机械臂的设计 | 第16-18页 |
| 2.1.1 机械臂正运动学分析 | 第16-17页 |
| 2.1.2 机械臂逆运动学的分析 | 第17-18页 |
| 2.2 全向移动平台的设计 | 第18-25页 |
| 2.2.1 轮系布局的选择 | 第19-20页 |
| 2.2.2 全向轮的选择 | 第20-22页 |
| 2.2.3 移动平台的运动学分析 | 第22-25页 |
| 2.3 具体结构设计 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 图像处理及目标轮廓提取 | 第26-39页 |
| 3.1 图像预处理 | 第26-29页 |
| 3.1.1 均值滤波 | 第27-28页 |
| 3.1.3 高斯滤波 | 第28页 |
| 3.1.4 物品图像预处理 | 第28-29页 |
| 3.2 角点检测 | 第29-33页 |
| 3.2.1 Harris算子 | 第29-30页 |
| 3.2.2 SUSAN算子 | 第30-31页 |
| 3.2.3 FAST算子 | 第31-32页 |
| 3.2.4 物品的角点识别 | 第32-33页 |
| 3.3 边缘检测 | 第33-34页 |
| 3.3.1 一阶微分边缘算子 | 第33页 |
| 3.3.2 Roberts边缘检测算子 | 第33-34页 |
| 3.4 特征提取 | 第34-38页 |
| 3.4.1 轮廓识别及链码 | 第34-35页 |
| 3.4.2 颜色识别及霍夫变换 | 第35-37页 |
| 3.4.3 物品的特征提取 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 摄像机标定与目标位姿识别 | 第39-48页 |
| 4.1 摄像机的标定 | 第39-40页 |
| 4.2 基于opencv的摄像机标定 | 第40-42页 |
| 4.3 三维重建与目标位姿识别 | 第42-45页 |
| 4.4 双目相机标定实验 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 实验 | 第48-53页 |
| 5.1 机械臂 | 第49页 |
| 5.2 移动平台 | 第49-51页 |
| 5.3 双目视觉系统 | 第51页 |
| 5.4 抓取实验 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小节 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
