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基于机器视觉的焊接机器人目标识别与轨迹规划研究

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基于机器视觉的焊接机器人目标识别与轨迹规划研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-16页
  1.1 课题研究背景及意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.2.1 机器视觉技术发展现状第12-13页
    1.2.2 图像识别技术发展现状第13-14页
    1.2.3 工业机器人轨迹规划发展现状第14-15页
  1.3 论文主要内容研究与安排第15-16页
第二章 双目视觉系统标定方法研究第16-48页
  2.1 引言第16页
  2.2 相机成像模型理论第16-19页
    2.2.1 参考坐标系建立第16-17页
    2.2.2 针孔模型第17-18页
    2.2.3 相机畸变模型第18-19页
  2.3 传统相机标定方法研究第19-26页
    2.3.1 相机标定方法原理第19-22页
    2.3.2 相机标定实验第22-25页
    2.3.3 图像畸变校正过程第25-26页
  2.4 双目立体视觉原理第26-30页
    2.4.1 双目视觉系统立体标定第26-27页
    2.4.2 目标点三维坐标计算第27-29页
    2.4.3 双目标定与测量实验第29-30页
  2.5 基于神经网络模型的相机标定方法第30-38页
    2.5.1 神经网络模型理论第30-31页
    2.5.2 BP神经网络的结构设计第31-33页
    2.5.3 基于BP神经网络的相机标定及误差分析第33-38页
  2.6 工业机器人手眼标定第38-47页
    2.6.1 手眼标定原理第39-40页
    2.6.2 手眼标定数学方程第40-41页
    2.6.3 手眼标定关系矩阵求解第41-43页
    2.6.4 手眼标定实验第43-47页
  2.7 本章小结第47-48页
第三章 目标图像识别与特征提取第48-71页
  3.1 引言第48页
  3.2 图像预处理方法研究第48-56页
    3.2.1 灰度化处理技术第48-50页
    3.2.2 图像平滑处理第50-53页
    3.2.3 基于OSTU的图像自动分割算法第53-56页
  3.3 图像形态学处理第56-58页
    3.3.1 图像腐蚀第56-57页
    3.3.2 图像膨胀第57页
    3.3.3 图像开运算和闭运算第57-58页
  3.4 目标图像边缘检测方法第58-59页
  3.5 目标图像细化处理第59-60页
  3.6 目标特征信息识别与提取第60-70页
    3.6.1 霍夫变换检测焊缝第60-63页
    3.6.2 焊缝立体匹配方法第63-68页
    3.6.3 焊缝特征点空间坐标恢复第68-70页
  3.7 本章小结第70-71页
第四章 工业机器人轨迹规划与实现第71-92页
  4.1 引言第71页
  4.2 焊接机器人运动学分析第71-77页
    4.2.1 机器人运动学建模第71-72页
    4.2.2 机器人正运动学分析第72-74页
    4.2.3 机器人逆运动学分析第74-75页
    4.2.4 焊接机器人工作空间范围分析第75-77页
  4.3 焊接机器人末端工具坐标系标定第77-80页
  4.4 基于笛卡尔空间下的机器人轨迹规划第80-90页
    4.4.1 笛卡尔空间下的直线轨迹规划第81-84页
    4.4.2 笛卡尔空间下的圆弧轨迹规划第84-88页
    4.4.3 直线-圆弧轨迹规划方法第88-90页
  4.5 本章小结第90-92页
第五章 焊缝识别与轨迹规划实验分析第92-103页
  5.1 引言第92页
  5.2 实验环境搭建第92-95页
    5.2.1 系统工作原理及流程第92-93页
    5.2.2 系统硬件组成第93-95页
  5.3 系统软件开发与功能模块组成第95-97页
  5.4 实验结果与误差分析第97-101页
    5.4.1 焊接材料与参数第97-98页
    5.4.2 焊接实验结果分析第98-101页
  5.5 本章小结第101-103页
总结与展望第103-105页
结论第103-104页
展望第104-105页
参考文献第105-111页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第111-112页
致谢第112-113页
附件第113页

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