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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,点击这进入下载页面
 
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