| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题的研究背景及来源 | 第8页 |
| ·微装配机器人系统主要研究内容 | 第8-9页 |
| ·微装配系统研究现状 | 第9-11页 |
| ·论文主要内容及结构 | 第11-13页 |
| 2 基于 ORB 的显微视觉目标识别方法 | 第13-29页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·目标识别方法分类 | 第14-16页 |
| ·特征点提取算法 | 第16-23页 |
| ·基于 ORB 算子的图像目标识别 | 第23-25页 |
| ·实验结果 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 改进的自适应扩展 kalman 滤波算法 | 第29-49页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·运动目标建模 | 第30-34页 |
| ·Kalman 滤波与预测 | 第34-37页 |
| ·结合“当前”模型的 Kalman 滤波估计与预测 | 第37-38页 |
| ·改进的自适应 kalman 滤波算法 | 第38-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于改进自适应 kalman 滤波的目标跟踪仿真 | 第49-63页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·显微视觉系统雅可比矩阵模型 | 第49-53页 |
| ·显微视觉图像目标跟踪控制律设计 | 第53-56页 |
| ·基于改进自适应 kalman 滤波的目标跟踪仿真系统设计 | 第56-58页 |
| ·仿真实验 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·全文总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-73页 |
| 附录：攻读硕士期间发表的论文 | 第73页 |
