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基于二维激光扫描成像的机器人焊接轨迹修正方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-20页
    1.1 课题研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外焊接机器人研究现状第13-16页
        1.2.1 国外研究现状第13-14页
        1.2.2 国内研究现状第14-16页
    1.3 扫描成像技术国内外研究现状第16页
    1.4 国内外手眼标定研究现状第16-18页
    1.5 论文的研究目的与主要内容第18-20页
第二章 工业机器人运动学基本理论第20-29页
    2.1 机器人位姿描述第20-22页
        2.1.1 位置描述第20页
        2.1.2 姿态描述第20-22页
    2.2 坐标系变换第22-23页
    2.3 机器人运动学分析第23-27页
        2.3.1 正运动学分析第23-25页
        2.3.2 逆运动学分析第25-27页
    2.4 NX100 机器人与上位机的通信第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 激光传感器及其手眼标定第29-48页
    3.1 二维激光传感器的工作机制第29-33页
    3.2 传感器电气连接第33-34页
    3.3 传感器的手眼标定第34-47页
        3.3.1 单点手眼标定算法第36-41页
        3.3.2 单点手眼标定算法的验证第41-43页
        3.3.3 五点手眼标定算法第43-46页
        3.3.4 五点手眼标定算法的验证第46-47页
    3.4 本章小结第47-48页
第四章 二维激光扫描成像技术的实现第48-76页
    4.1 线激光扫描成像原理第48-51页
    4.2 成像指标第51页
    4.3 点云数据的获取第51-54页
    4.4 点云数据的处理算法研究第54-71页
        4.4.1 噪声点数据的去除第54-55页
        4.4.2 单束激光中采样点个数的插补第55-60页
        4.4.3 失真Y轴位置数据的重构第60-65页
        4.4.4 三次样条插值的理论基础第65-68页
        4.4.5 Y轴位置数据的三次样条插值第68-71页
    4.5 创建二值化图像第71-75页
        4.5.1 二值化图像定义第71-72页
        4.5.2 点云数据生成二值化图像的准则第72-74页
        4.5.3 二值化成像精度分析第74-75页
    4.6 本章小结第75-76页
第五章 示教轨迹的视觉校正第76-89页
    5.1 图像的模板匹配第76-79页
        5.1.1 模板匹配原理第76-77页
        5.1.2 模板匹配流程第77-79页
    5.2 视觉校正总体路线第79-82页
    5.3 视觉校正系统中的几个重要坐标系第82-85页
        5.3.1 机器人基坐标系第82页
        5.3.2 视觉(传感器)测量坐标系第82-83页
        5.3.3 图像坐标系第83页
        5.3.4 图像坐标系与测量坐标系的姿态关系第83-85页
    5.4 视觉校正具体步骤第85-87页
        5.4.1 示教轨迹点坐标映射至测量坐标系第85-86页
        5.4.2 在测量坐标系内进行偏转校正第86-87页
        5.4.3 将坐标映射回机器人基坐标系第87页
    5.5 本章小结第87-89页
第六章 实验研究与分析第89-105页
    6.1 实验平台简介第89页
    6.2 系统软件设计第89-91页
    6.3 生成工件轮廓二值化图像实验第91-92页
    6.4 图像模板匹配实验第92-93页
    6.5 示教轨迹点坐标映射至测量坐标系实验第93-98页
    6.6 在测量坐标系内进行偏转校正的实验第98-100页
    6.7 将偏转校正以后的坐标点映射至基坐标系实验第100-104页
    6.8 本章小结第104-105页
总结与展望第105-108页
    一、全文总结第105-106页
    二、创新点第106页
    三、未来展望第106-108页
参考文献第108-113页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第113-114页
致谢第114-115页
附件第115页

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