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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--弧焊机器人激光视觉系统的研究
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弧焊机器人激光视觉系统的研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-17页
    1.1 课题研究的背景及意义第9-11页
        1.1.1 弧焊机器人技术与非标加工行业第9-10页
        1.1.2 弧焊机器人技术与汽车行业第10页
        1.1.3 弧焊机器人技术与高速动车行业第10-11页
        1.1.4 研究的目的及意义第11页
    1.2 弧焊机器人视觉系统的国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 焊接路径规划的研究现状第11-12页
        1.2.2 机器视觉的研究现状第12-13页
        1.2.3 激光视觉传感器系统的研究现状第13-15页
        1.2.4 摄像机标定技术的研究现状第15页
    1.3 论文研究的主要内容第15-17页
2 弧焊机器人激光视觉系统平台的搭建第17-29页
    2.1 机器人焊接系统第17-22页
        2.1.1 焊接机器人本体第17-18页
        2.1.2 焊接机器人控制柜第18-22页
        2.1.3 焊接设备第22页
    2.2 激光视觉检测原理第22-23页
        2.2.1 激光三角测量法第22-23页
        2.2.2 光学三角测量法第23页
    2.3 GM-W090激光视觉系统硬件构成第23-26页
        2.3.1 工业摄像机的选用第24-25页
        2.3.2 摄像机镜头第25页
        2.3.3 滤光片第25页
        2.3.4 激光发生器第25-26页
        2.3.5 图像采集卡第26页
        2.3.6 GM-W090激光视觉传感器的结构选定第26页
    2.4 本章小结第26-29页
3 激光视觉系统的摄相机标定第29-45页
    3.1 摄相机模型第29-32页
        3.1.1 摄像机四个坐标系第29-30页
        3.1.2 坐标系的变换关系第30-32页
    3.2 摄像机的非线性畸变模型第32-33页
    3.3 摄像机的标定第33-35页
        3.3.1 求内参数矩阵第33-35页
        3.3.2 求外参数矩阵第35页
        3.3.3 内外参数及畸变系数的优化第35页
    3.4 机器人手眼标定系统第35-38页
    3.5 GM-W090视觉系统的标定实验第38-43页
    3.6 本章小结第43-45页
4 激光视觉系统的焊缝图像预处理第45-63页
    4.1 焊缝的图像处理基本流程第45-46页
    4.2 数字图像的表示第46页
    4.3 图像的灰度化第46-52页
        4.3.1 灰度直方图第48页
        4.3.2 灰度的线性变换第48-51页
        4.3.3 伽马变换第51-52页
    4.4 图像的二值化第52-53页
    4.5 图像的滤波第53-61页
        4.5.1 图像的平滑第55-57页
        4.5.2 图像的锐化第57-61页
    4.6 本章小结第61-63页
5 图像特征点提取与三维坐标变换第63-71页
    5.1 图像的细化第63-64页
    5.2 基于Rosenfield的经典细化算法第64-65页
    5.3 Hough变换第65-68页
        5.3.1 直角坐标系的Hough变换第65-67页
        5.3.2 极坐标的Hough变换第67-68页
    5.4 焊缝图像的Hough直线拟合第68-69页
    5.5 特征点的三维坐标变换第69-70页
    5.6 本章小结第70-71页
6 实验与结果分析第71-89页
    6.1 实验系统环境第71-72页
    6.2 实验原理第72-73页
    6.3 GM-W090系统识别路径与理论路径偏差实验第73-79页
        6.3.1 实验设计第73-74页
        6.3.2 实验结果与分析第74-79页
    6.4 GM-W090安装位置和焊缝图像位置对系统的影响第79-82页
        6.4.1 实验设计第79-80页
        6.4.2 实验结果与分析第80-82页
    6.5 GM-W090激光视觉焊接和手工示教性能对比第82-87页
        6.5.1 实验设计第82-83页
        6.5.2 实验结果与分析第83-87页
    6.6 本章小结第87-89页
7 总结与展望第89-91页
    7.1 本文总结第89-90页
    7.2 未来展望第90-91页
致谢第91-93页
参考文献第93-97页

 
 
论文编号BS4054995,这篇论文共97
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