基于数字图像处理的喷釉机器人示教研究
| 英文摘要 | 第1-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文研究的背景 | 第9-11页 |
| ·喷釉机器人示教的背景 | 第9-10页 |
| ·数字图像处理的发展情况 | 第10-11页 |
| ·机器人施釉技术在国内外的发展 | 第11页 |
| ·喷釉机器人示教的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| ·论文安排 | 第13-15页 |
| 第二章 光学成像系统和图像采集系统的设计 | 第15-29页 |
| ·光学成像系统的搭建 | 第15-22页 |
| ·摄像系统的方案选择 | 第15-19页 |
| ·摄像机的参数选择 | 第19-20页 |
| ·光照系统的设计 | 第20-21页 |
| ·光学成像体统的搭建效果 | 第21-22页 |
| ·摄像机的标定 | 第22-24页 |
| ·标定原理 | 第22页 |
| ·标定过程 | 第22-24页 |
| ·图像的采集 | 第24-29页 |
| ·图像采集的工作过程 | 第24-25页 |
| ·DS-4004HC图像采集卡 | 第25-26页 |
| ·PCI-2312光电隔离DI/DO卡 | 第26页 |
| ·图像采集软件流程 | 第26-29页 |
| 第三章 数字图像处理的基本理论 | 第29-38页 |
| ·数字图像处理的基本知识 | 第29-34页 |
| ·bmp图像文件结构 | 第29-32页 |
| ·数字图像的颜色模型 | 第32-33页 |
| ·数字图像的类型 | 第33-34页 |
| ·图像平滑 | 第34-35页 |
| ·数字图像的类型转化 | 第35-36页 |
| ·彩色图像转化灰度图像 | 第35页 |
| ·灰度图像二值化 | 第35-36页 |
| ·二值图像形态学处理 | 第36-37页 |
| ·图像膨胀 | 第36页 |
| ·图像腐蚀 | 第36-37页 |
| ·图像处理工具Open CV | 第37-38页 |
| 第四章 陶坯轮廓图像的提取 | 第38-54页 |
| ·图像读取和显示 | 第38-40页 |
| ·图像读取 | 第38-39页 |
| ·图像显示 | 第39-40页 |
| ·陶坯的彩色图像预处理 | 第40-41页 |
| ·陶坯图像的提取 | 第41-45页 |
| ·背景减除法 | 第41页 |
| ·基于HSV颜色空间的背景去除法 | 第41-44页 |
| ·与基于RGB的背景去除进行对比 | 第44-45页 |
| ·陶坯图像类型转化 | 第45-46页 |
| ·陶坯彩色图像转灰度图像 | 第45页 |
| ·陶坯灰度图像二值化 | 第45-46页 |
| ·陶坯的二值图像滤波 | 第46-51页 |
| ·膨胀腐蚀 | 第46-47页 |
| ·边沿滤波 | 第47页 |
| ·连通域标记法滤波 | 第47-51页 |
| ·基于Open CV的轮廓提取 | 第51-54页 |
| ·cvFindCountors0函数的功能 | 第51-52页 |
| ·应用cvFindCountors0函数提取轮廓 | 第52-54页 |
| 第五章 陶坯的识别和面坐标的生成 | 第54-70页 |
| ·图像匹配的需求分析 | 第54页 |
| ·基于角点的图像匹配 | 第54-58页 |
| ·角点及角点检测算法 | 第54-55页 |
| ·图像基于角点检测的结果 | 第55-57页 |
| ·角点匹配的可行性分析 | 第57-58页 |
| ·基于Hu矩的轮廓匹配 | 第58-62页 |
| ·矩与Hu不变矩理论 | 第58-59页 |
| ·Hu不变矩的计算 | 第59-60页 |
| ·基于Hu矩的匹配结果 | 第60-62页 |
| ·陶坯面坐标的生成 | 第62-67页 |
| ·陶坯的模式类型识别 | 第62-63页 |
| ·陶坯的分面 | 第63-64页 |
| ·陶坯面坐标的生成 | 第64-67页 |
| ·机器人路径规划 | 第67-70页 |
| 第六章 系统介绍和误差分析 | 第70-80页 |
| ·系统介绍 | 第70-74页 |
| ·界面设计 | 第70-72页 |
| ·系统功能介绍 | 第72-74页 |
| ·误差分析 | 第74-80页 |
| ·面坐标值的误差分析 | 第74-75页 |
| ·误差分类及解决方案 | 第75-80页 |
| 第七章 总结和展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
