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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究
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基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-20页
   ·课题来源第10页
   ·课题研究的目的和意义第10-11页
   ·国内外研究状况第11-18页
     ·国外研究状况第11-14页
     ·国内研究状况第14-18页
   ·目前存在的问题第18页
   ·论文的主要工作及组织结构第18-19页
     ·论文的主要工作第18页
     ·论文的组织结构第18-19页
   ·本章小结第19-20页
第二章 工业机器人分拣系统第20-23页
   ·工业机器人分拣系统构成第20-21页
   ·分拣的实现过程第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 摄像机标定第23-32页
   ·摄像机标定基本方法第23-24页
   ·摄像机模型第24-25页
   ·透镜畸变第25-26页
   ·摄像机标定各坐标系建立第26-28页
   ·摄像机标定第28-29页
   ·标定流程与系统设计第29-31页
   ·本章小结第31-32页
第四章 静态工件的图像预处理第32-39页
   ·图像平滑第32页
   ·锐化算子第32-38页
     ·Roberts 算子第34页
     ·Prewitt 算子第34-35页
     ·Kirsch 算子第35页
     ·Laplace 算子第35-36页
     ·Canny 算子第36-38页
   ·图像形态学处理第38页
   ·本章小结第38-39页
第五章 静态工件的特征提取与识别第39-49页
   ·多目标分块处理第39-40页
   ·Hough 圆检测第40-42页
   ·角点结合轮廓特征识别算法第42-46页
   ·几何中心计算第46-47页
   ·长轴和短轴计算第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第六章 动态工件的目标跟踪第49-62页
   ·目标跟踪算法第50页
   ·卡尔曼预测第50-53页
   ·彩色模型第53-55页
     ·YUV 模型第53页
     ·RGB 模型第53-54页
     ·HSV 模型第54-55页
   ·均值偏移算法第55-58页
   ·卡尔曼预测和均值偏移融合跟踪算法第58-59页
   ·实验结果及分析第59-61页
   ·本章小结第61-62页
第七章 总结与展望第62-64页
   ·本文总结第62-63页
   ·未来展望第63-64页
参考文献第64-67页
附录 图片和表格第67-70页
在学研究成果第70-71页
致谢第71页

 
 
论文编号BS1924863,这篇论文共71
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