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螺栓拧紧机器人视觉导引关键技术研究

摘要第6-7页
Abstract第7页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 研究目的与意义第12页
    1.2 视觉导引技术的发展现状第12-15页
        1.2.1 机器视觉技术第12-13页
        1.2.2 视觉导引技术第13-15页
    1.3 双目立体视觉技术第15-17页
        1.3.1 摄像机标定技术及其发展状况第15-16页
        1.3.2 图像处理技术第16-17页
    1.4 本文研究内容第17-18页
第2章 摄像机标定及图片校正第18-34页
    2.1 引言第18页
    2.2 单摄像机标定第18-24页
        2.2.1 针孔成像模型第18-20页
        2.2.2 三维世界坐标到二维图像坐标的转换第20-21页
        2.2.3 图像畸变第21-22页
        2.2.4 单摄像机标定过程及原理第22-24页
    2.3 双目摄像机标定以及图片校正第24-28页
        2.3.1 引言第24-25页
        2.3.2 双目摄像机标定原理第25页
        2.3.3 双目立体视觉模型及图片校正原理第25-28页
    2.4 双目标定以及图片校正实验第28-33页
        2.4.1 标定板制作及摄像机安装第28-29页
        2.4.2 采集图片第29页
        2.4.3 使用HALCON软件进行双目标定以及图片校正第29-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第3章 螺栓特征点精确提取方法第34-53页
    3.1 引言第34页
    3.2 图像滤波与动态阈值分割第34-38页
        3.2.1 噪声及降噪方法第34-35页
        3.2.2 均值滤波第35-36页
        3.2.3 高斯滤波第36页
        3.2.4 中值滤波第36-37页
        3.2.5 动态阈值分割第37-38页
    3.3 连通域提取第38-41页
        3.3.1 区域第38-39页
        3.3.2 提取连通域第39-41页
    3.4 特征提取与形态学处理第41-45页
        3.4.1 填充处理第41页
        3.4.2 区域特征第41-42页
        3.4.3 闵可夫斯基加法与膨胀第42-43页
        3.4.4 闵可夫斯基减法与腐蚀第43-45页
    3.5 几何基元的分割、拟合以及角点求取第45-48页
        3.5.1 亚像素精度轮廓第45-46页
        3.5.2 轮廓分割第46页
        3.5.3 直线拟合及角点的求取第46-48页
    3.6 螺栓特征点提取实验第48-52页
        3.6.1 螺栓六边形区域的提取第48-50页
        3.6.2 螺栓特征点的提取第50-51页
        3.6.3 实验结果及误差分析第51-52页
    3.7 本章小结第52-53页
第4章 螺栓位姿和尺寸的确定第53-60页
    4.1 引言第53页
    4.2 特征点深度信息获取第53-55页
    4.3 螺栓位姿以及尺寸的确定第55-57页
    4.4 误差验算第57-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第5章 软件设计第60-66页
    5.1 引言第60页
    5.2 HALCON与C++关联配置以及程序调用第60-64页
    5.3 软件界面设计与功能实现第64-65页
    5.4 本章小结第65-66页
结论第66-68页
参考文献第68-70页
致谢第70-71页
攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文第71页

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