| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究进展与现状 | 第8-14页 |
| 1.2.1 工业机器人发展概述 | 第8-9页 |
| 1.2.2 机器人视觉系统研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.3 视觉识别与定位方法研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 2 SR10C工业机器人运动学建模与仿真分析 | 第15-28页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 机器人运动学分析 | 第15-25页 |
| 2.2.1 机器人建模 | 第15-17页 |
| 2.2.2 正运动学分析 | 第17-19页 |
| 2.2.3 逆运动学分析 | 第19-21页 |
| 2.2.4 Jacobian矩阵求解 | 第21-25页 |
| 2.3 机器人运动学仿真 | 第25-27页 |
| 2.3.1 机器人Matlab工具箱 | 第25页 |
| 2.3.2 机器人仿真模型 | 第25-26页 |
| 2.3.3 机器人仿真分析 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 面向视觉定位过程的工业机器人奇异规避轨迹规划 | 第28-37页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 6R型工业机器人运动学奇异分析 | 第28-30页 |
| 3.3 奇异规避算法实现 | 第30-33页 |
| 3.3.1 阻尼倒数算法原理 | 第30-31页 |
| 3.3.2 前端奇异参数分离 | 第31页 |
| 3.3.3 腕部奇异参数分离 | 第31-32页 |
| 3.3.4 基于阻尼倒数的关节微分运动 | 第32-33页 |
| 3.4 SR10C工业机器人奇异规避轨迹规划仿真实验 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 4 基于RGB-D图像的机器人无标定视觉定位方法设计 | 第37-55页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 无标定视觉定位方法工作原理 | 第37-38页 |
| 4.3 图像处理与特征识别算法设计 | 第38-52页 |
| 4.3.1 基于GA的二维熵深度图像阈值分割 | 第39-43页 |
| 4.3.2 基于行程码的连通区域查找与过滤 | 第43-46页 |
| 4.3.3 深度图像像素投影 | 第46-47页 |
| 4.3.4 改进的Hough圆检测算法 | 第47-52页 |
| 4.4 图像采集与目标特征提取实验 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 工业机器人轴孔装配视觉定位实验 | 第55-71页 |
| 5.1 实验平台设计 | 第55-59页 |
| 5.1.1 硬件平台设计 | 第56-57页 |
| 5.1.2 软件平台设计 | 第57-59页 |
| 5.2 基于视觉引导的工业机器人伺服控制方法 | 第59-64页 |
| 5.2.1 位置控制和速度控制方式对比 | 第59-61页 |
| 5.2.2 坐标转换与位置增量控制 | 第61-64页 |
| 5.3 工业机器人无标定视觉定位实验 | 第64-66页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第66-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |