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浸漆炉上料系统视觉引导及检测
 
     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 研究背景及意义第9-12页
    1.2 工业机器人视觉引导研究现状及发展趋势第12-14页
    1.3 本文的主要内容简介第14-15页
    1.4 小结第15-16页
第2章 浸漆炉上料系统整体方案第16-37页
    2.1 整体结构设计第16-24页
        2.1.1 系统整体机械结构设计第16-19页
        2.1.2 机器人抓取工具设计第19-22页
        2.1.3 整料传料机构设计第22-24页
    2.2 电气结构设计第24-33页
        2.2.1 系统整体电气结构设计第24-25页
        2.2.2 机器人控制程序设计第25-29页
        2.2.3 电气控制交互界面设计第29-33页
    2.3 视觉方案及软件设计第33-36页
        2.3.1 光源、照明方式以及光学成像系统第33-35页
        2.3.2 机器视觉软件系统设计第35-36页
    2.4 小结第36-37页
第3章 工业机器人的标定第37-45页
    3.1 工业机器人视觉引导相关理论知识第37-41页
        3.1.1 机器人应用中的各坐标系第37-39页
        3.1.2 线性摄像机模型第39-40页
        3.1.3 摄像机参数标定第40-41页
    3.2 机器人手眼标定第41-44页
    3.3 小结第44-45页
第4章 基于HOG特征的定子定位算法第45-53页
    4.1 搜索区域的设定第45-46页
    4.2 相关度量函数第46-47页
    4.3 用图像金字塔简化算法复杂度第47-48页
    4.4 HOG特征第48-50页
    4.5 本文识别与定位算法流程第50-52页
    4.6 小结第52-53页
第5章 基于Blob分析的定子端面引出线检测算法第53-60页
    5.1 引出线端子检测视觉方案第53-54页
    5.2 引出线端子检测算法设计第54-58页
        5.2.1 检测区域划定第54-56页
        5.2.2 基于LOG的Blob检测第56-58页
    5.3 算法检测结果和分析第58-59页
    5.4 小结第59-60页
第6章 系统性能测试第60-64页
    6.1 系统功能测试和分析第60-61页
    6.2 系统稳定性测试和分析第61-62页
    6.3 系统速度测试和分析第62-63页
    6.4 小结第63-64页
结论与展望第64-66页
参考文献第66-68页
致谢第68-70页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第70-71页
附录B 攻读学位期间参与的主要科研项目和成果第71页

 
 
论文编号BS2540857,这篇论文共71
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