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基于機器視覺的焊縫識別及其軌跡規劃研究 |
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論文目錄 |
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摘要 | 第4-5頁 | ABSTRACT | 第5-6頁 | 第1章 緒論 | 第9-13頁 | 1.1 研究背景及意義 | 第9-10頁 | 1.2 國內外研究現狀 | 第10-12頁 | 1.2.1 機器視覺技術發展現狀 | 第10頁 | 1.2.2 圖像識別技術發展現狀 | 第10-11頁 | 1.2.3 工業機器人軌跡規劃的發展現狀 | 第11-12頁 | 1.3 本文的研究內容 | 第12-13頁 | 第2章 系統的整體構成 | 第13-21頁 | 2.1 系統總體框架 | 第13-14頁 | 2.2 視覺系統 | 第14-17頁 | 2.2.1 工業相機 | 第14-16頁 | 2.2.2 工業鏡頭 | 第16頁 | 2.2.3 光源 | 第16-17頁 | 2.3 機器人運動系統 | 第17-18頁 | 2.4 焊接系統 | 第18-19頁 | 2.5 使用軟件介紹 | 第19-20頁 | 2.6 本章小結 | 第20-21頁 | 第3章 視覺系統標定 | 第21-32頁 | 3.1 相機標定 | 第21-27頁 | 3.1.1 相機成像模型 | 第21-26頁 | 3.1.2 相機標定方法 | 第26頁 | 3.1.3 張氏相機標定原理 | 第26-27頁 | 3.2 相機標定實驗 | 第27-29頁 | 3.2.1 標定流程及結果 | 第27-29頁 | 3.2.2 標定結果評定 | 第29頁 | 3.3 手眼標定 | 第29-30頁 | 3.4 本章小結 | 第30-32頁 | 第4章 焊縫圖像識別 | 第32-46頁 | 4.1 焊縫圖像灰度化 | 第32-34頁 | 4.2 焊縫圖像去噪 | 第34-38頁 | 4.2.1 噪聲分類模型 | 第34頁 | 4.2.2 均值濾波 | 第34-35頁 | 4.2.3 高斯濾波 | 第35-36頁 | 4.2.4 中值濾波 | 第36-38頁 | 4.3 焊縫圖像增強 | 第38-40頁 | 4.3.1 直方圖均衡化 | 第38-39頁 | 4.3.2 灰度拉伸算法 | 第39-40頁 | 4.4 焊縫圖像二值化 | 第40-41頁 | 4.5 焊縫圖像形態學處理 | 第41-43頁 | 4.5.1 圖像腐蝕 | 第41頁 | 4.5.2 圖像膨脹 | 第41-42頁 | 4.5.3 圖像開運算和閉運算 | 第42-43頁 | 4.6 焊縫中心線提取 | 第43-45頁 | 4.7 本章小結 | 第45-46頁 | 第5章 焊接機器人軌跡規劃及仿真 | 第46-61頁 | 5.1 機器人運動模型的建立 | 第46-48頁 | 5.2 機器人運動學分析 | 第48-50頁 | 5.2.1 正運動學分析 | 第48-49頁 | 5.2.2 逆運動學分析 | 第49-50頁 | 5.3 機器人工作空間范圍分析 | 第50-52頁 | 5.4 機器人軌跡規劃與仿真分析 | 第52-59頁 | 5.4.1 折線形焊縫的軌跡規劃 | 第52-54頁 | 5.4.2 折線焊縫軌跡規劃的誤差與仿真分析 | 第54-55頁 | 5.4.3 曲線形焊縫的軌跡規劃 | 第55-58頁 | 5.4.4 曲線焊縫軌跡規劃的誤差與仿真分析 | 第58-59頁 | 5.5 本章小結 | 第59-61頁 | 第6章 總結與展望 | 第61-63頁 | 6.1 全文工作總結 | 第61頁 | 6.2 未來工作展望 | 第61-63頁 | 參考文獻 | 第63-67頁 | 致謝 | 第67-68頁 | 附錄 :攻讀碩士學位期間的研究成果 | 第68頁 |
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