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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于视觉引导的搬运机器人多目标识别及抓取姿态研究
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基于视觉引导的搬运机器人多目标识别及抓取姿态研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 课题来源第9页
    1.2 课题研究的目的和意义第9页
    1.3 论文研究的国内外发展现状第9-14页
    1.4 论文结构安排第14-16页
第2章 基于视觉引导的搬运机器人系统设计第16-25页
    2.1 视觉引导机器人系统功能与技术要求第16-18页
        2.1.1 视觉引导机器人系统功能第16-17页
        2.1.2 视觉引导机器人系统的工作流程第17页
        2.1.3 视觉引导机器人系统技术要求第17-18页
    2.2 视觉引导机器人系统的硬件设计第18-21页
        2.2.1 EPSON六自由度机器人系统第18页
        2.2.2 系统相机及镜头的选用第18-19页
        2.2.3 PC机及图像采集卡第19-21页
    2.3 视觉引导搬运机器人系统软件工作流程第21-22页
        2.3.1 相机坐标系与机器人世界坐标系转换第21-22页
        2.3.2 多种目标工件的识别第22页
        2.3.3 目标工件的实时位置确定第22页
    2.4 EPSON机器人的运动控制实现第22-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第3章 视觉引导系统数学模型建立第25-40页
    3.1 相机坐标系和固定靶标坐标系的转换矩阵第25-31页
        3.1.1 小孔模型第25-27页
        3.1.2 相机的内参数模型第27-29页
        3.1.3 相机的内参数标定实验第29-30页
        3.1.4 相机外参数模型第30页
        3.1.5 相机的外参数标定实验第30-31页
    3.2 机器人世界坐标系和固定靶标坐标系的转换矩阵第31-36页
        3.2.1 直接标定法求转换矩阵第31-36页
        3.2.2 结果验证第36页
    3.3 视觉系统 2D模型第36-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第4章 目标工件的识别与定位方法第40-61页
    4.1 图像预处理算法第40-45页
        4.1.1 图像的平滑处理第40-42页
        4.1.2 二值化处理第42-43页
        4.1.3 图像的边缘检测和轮廓处理第43-45页
    4.2 模板匹配方法第45-55页
        4.2.1 相关系数的方法第45-46页
        4.2.2 SSDA法第46-47页
        4.2.3 Hu不变矩第47-50页
        4.2.4 Zernike矩第50-55页
    4.3 提高目标识别速度的方法第55-56页
    4.4 目标工件的定位算法第56-60页
    4.5 本章小结第60-61页
第5章 搬运机器人抓取姿态验证第61-76页
    5.1 搬运机器人位置描述矩阵第61-62页
    5.2 搬运机器人运动学分析第62-70页
    5.3 搬运机器人运动学仿真第70-73页
    5.4 搬运机器人抓取实验第73-75页
    5.5 本章小结第75-76页
第6章 总结与展望第76-78页
    6.1 总结第76页
    6.2 展望第76-78页
参考文献第78-81页
致谢第81页

 
 
论文编号BS2714066,这篇论文共81
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