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基于机器视觉的散料装车控制系统研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第12-30页
    1.1 研究的背景及意义第12-13页
    1.2 散料装车作业及装车系统概述第13-21页
        1.2.1 散料装车作业方式第13-15页
        1.2.2 散料装车系统发展及现状第15-20页
        1.2.3 存在的问题第20-21页
    1.3 散料装车领域机器视觉技术应用现状第21-23页
    1.4 相关机器视觉理论研究现状第23-28页
        1.4.1 模板匹配方法第23-25页
        1.4.2 光照不均图像增强方法第25-26页
        1.4.3 图像分割方法第26-28页
    1.5 论文研究内容及结构安排第28-30页
第二章 散料装车机器视觉控制系统总体设计第30-52页
    2.1 散料装车视觉系统功能分析第30-33页
        2.1.1 系统检测及控制对象第30-32页
        2.1.2 系统功能分类及本文研究对象第32-33页
    2.2 系统硬件结构设计第33-39页
        2.2.1 硬件组成及试验平台第33-35页
        2.2.2 视觉模块布置方式第35-38页
        2.2.3 图像采集参数设置第38-39页
    2.3 装车料位视觉反馈控制原理第39-41页
    2.4 装车系统视觉运动控制方式研究第41-46页
        2.4.1 基于位置的视觉运动控制第41-43页
        2.4.2 基于图像的视觉运动控制第43-45页
        2.4.3 散料装车视觉系统标定方法第45-46页
    2.5 图像检测算法总体方案第46-50页
        2.5.1 料门位置(开度)检测方案第46-48页
        2.5.2 料堆轮廓检测方案第48-50页
    2.6 本章小结第50-52页
第三章 结合聚类参数估计的圆投影模板匹配算法研究第52-78页
    3.1 引言第52页
    3.2 圆投影模板匹配算法分析第52-56页
    3.3 结合聚类参数估计的改进思想第56-57页
    3.4 光照变化对聚类参数的影响第57-59页
    3.5 光照鲁棒的实时匹配算法实现第59-67页
        3.5.1 聚类参数特征光照不变处理第59-61页
        3.5.2 聚类特征提取及匹配第61-63页
        3.5.3 自适应降采样搜索策略第63-65页
        3.5.4 定位结果Kalman滤波校正第65-66页
        3.5.5 算法步骤第66-67页
    3.6 算法试验及分析第67-75页
        3.6.1 算法匹配效果第67-69页
        3.6.2 算法速度分析第69-71页
        3.6.3 算法定位误差分析第71-73页
        3.6.4 特征相似度峰值分析第73-75页
    3.7 本章小结第75-78页
第四章 基于MRF图像分割模型的料堆轮廓检测算法研究第78-104页
    4.1 引言第78页
    4.2 降质料堆图像预处理方法分析第78-82页
    4.3 料堆图像子块识别与分割基础第82-88页
        4.3.1 SVM分类理论第82-85页
        4.3.2 MRF图像分割理论第85-88页
    4.4 料堆轮廓实时检测算法实现第88-94页
        4.4.1 共生矩阵纹理特征提取第88-89页
        4.4.2 结合SVM的特征场建模第89-91页
        4.4.3 结合料堆位置约束的子块分割第91-93页
        4.4.4 料堆轮廓定位及提取第93-94页
        4.4.5 算法步骤第94页
    4.5 算法试验及分析第94-103页
    4.6 本章小结第103-104页
第五章 动态连续散料装车料位控制试验研究第104-122页
    5.1 引言第104页
    5.2 散料装车控制过程分析第104-106页
    5.3 散料装车作业模型分析第106-109页
    5.4 散料装车料位控制策略第109-110页
    5.5 模糊-PID串级料位控制器设计第110-117页
        5.5.1 料门开度设定值及车速模糊控制第111-116页
        5.5.2 料门开度PID控制第116-117页
    5.6 试验结果分析第117-121页
    5.7 本章小结第121-122页
结论第122-126页
参考文献第126-138页
攻读学位期间取得的研究成果第138-139页
致谢第139页

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