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 |