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并联机器人视觉伺服系统的跟踪检测研究
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并联机器人视觉伺服系统的跟踪检测研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-11页
第一章 绪论
第11-19页
· 课题研究背景
第11-12页
· 机器人视觉的国内外研究现状
第12-16页
· 摄像机标定的研究现状
第13-14页
· 并联机器人的研究现状
第14-15页
· 机器人目标跟踪技术的研究现状
第15-16页
· 主要研究内容与创新点
第16-17页
· 论文的章节安排
第17-19页
第二章 并联机器人视觉伺服控制系统的搭建
第19-28页
· 引言
第19页
· 视觉伺服控制系统的总体构架
第19-20页
· 二自由度冗余并联机器人介绍
第20-22页
· 机器人视觉图像采集的系统设计
第22-27页
· 摄像机性能参数
第22-24页
· 基于DirectShow的图像信息采集
第24-26页
· 二自由度并联机器人视觉伺服系统平台
第26-27页
· 小结
第27-28页
第三章 视觉系统的摄像机标定
第28-38页
· 引言
第28页
· 摄像机模型
第28-31页
· 针孔成像模型
第30-31页
· 摄像机标定方法
第31-32页
· 机器人视觉系统的摄像机标定
第32-37页
· 单目视觉测量模型的建立
第32-33页
· 视觉图像的畸变校正
第33-35页
· CCD标定算法的实现
第35-37页
· 小结
第37-38页
第四章 面向跟踪检测的视觉图像处理
第38-52页
· 引言
第38页
· 彩色图像的空间模型及其转换
第38-41页
· RGB模型
第38-39页
· HSV模型
第39-40页
· 模型之间的相互转化
第40-41页
· 图像的预处理
第41-43页
· 图像的二值处理
第41-42页
· 图像的中值滤波
第42-43页
· 图像分割
第43-46页
· 图像的边缘提取
第43-45页
· 数学形态算子
第45-46页
· 基于直线插补的运动轨迹规划
第46-48页
· 实验结果
第48-51页
· 小结
第51-52页
第五章 基于波门跟踪的运动目标跟踪检测
第52-70页
· 引言
第52页
· 目标跟踪的方法
第52-57页
· 卡尔曼滤波算法
第53-55页
· Mean shift算法
第55-57页
· 基于波门跟踪的圆拟合高精度质心算法
第57-61页
· 波门跟踪算法
第57-58页
· 目标特征的提取
第58页
· 质心坐标计算
第58-59页
· 基于圆拟合的高精度质心计算方法
第59-61页
· 实验结果
第61-69页
· 基于波门跟踪的圆拟合质心跟踪算法实验结果
第61-64页
· 并联机器人反向运动学模型
第64-65页
· 并联机器人的运动空间
第65-66页
· 二自由度并联机器人视觉伺服控制系统
第66-69页
· 小结
第69-70页
第六章 总结与展望
第70-72页
· 总结
第70-71页
· 展望
第71-72页
参考文献
第72-78页
致谢
第78-79页
攻读硕士学位期间参加的项目和发表的论文
第79 页
本篇论文共
79
页,
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