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基于双目立体视觉的工件识别定位与机器人抓取系统的研发

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基于双目立体视觉的工件识别定位与机器人抓取系统的研发
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-15页
第一章 绪论第15-20页
  1.1 课题背景与研究意义第15-16页
  1.2 双目立体视觉国内外研究现状第16-18页
    1.2.1 国外研究现状第16-17页
    1.2.2 国内研究现状第17-18页
  1.3 主要内容及章节安排第18-19页
  1.4 本章小结第19-20页
第二章 双目立体视觉的坐标系建立及标定第20-36页
  2.1 引言第20页
  2.2 双目立体视觉系统的构建第20-21页
  2.3 坐标系的建立第21-23页
  2.4 相机成像模型第23-26页
    2.4.1 相机的线性模型第23-25页
    2.4.2 相机的非线性畸变模型第25-26页
  2.5 标定实验与结果分析第26-33页
    2.5.1 使用MATLAB和Opencv的标定实验对比与结果分析第26-29页
    2.5.2 左右相机的投影矩阵第29-30页
    2.5.3 光照条件下的标定试验对比第30-33页
  2.6 相机与机器人坐标标定第33-35页
  2.7 本章小结第35-36页
第三章 工件特征提取算法研究与立体匹配第36-54页
  3.1 引言第36页
  3.2 图像的预处理第36-37页
    3.2.1 图像增强第36-37页
    3.2.2 工件噪点的滤波第37页
  3.3 工件特征提取方法综述第37-39页
    3.3.1 边缘特征第38页
    3.3.2 纹理特征第38页
    3.3.3 角点特征第38-39页
  3.4 改进的工件特征提取算法研究第39-49页
    3.4.1 Harris算法研究第39-41页
    3.4.2 SIFT算法研究第41-44页
      3.4.2.1 尺度空间建立第41-43页
      3.4.2.2 特征点定位第43页
      3.4.2.3 特征点方向分配第43-44页
      3.4.2.4 特征描述子生成第44页
    3.4.3 DAISY描述符算法研究第44-46页
    3.4.4 改进的工件特征点提取算法研究第46-49页
  3.5 算法匹配效果比较实验第49-52页
  3.6 立体匹配第52-53页
  3.7 本章小结第53-54页
第四章 工件识别定位与三维重建第54-67页
  4.1 引言第54页
  4.2 工件的识别第54-58页
    4.2.1 模板匹配第54-55页
    4.2.2 工件识别第55-58页
  4.3 工件的定位第58-62页
    4.3.1 仿射变换模型第59-60页
    4.3.2 求模板图工件的形心第60-61页
    4.3.3 计算搜索图像的形心第61-62页
  4.4 工件三维坐标的重建第62-66页
    4.4.1 双目视觉三维重建原理第62-63页
    4.4.2 三维重建方法第63-64页
    4.4.3 三维重建实验第64-66页
  4.5 本章总结第66-67页
第五章 双目立体视觉机器人抓取实验与结果分析第67-73页
  5.1 引言第67页
  5.2 硬件系统分析第67-69页
    5.2.1 硬件系统简介第67页
    5.2.2 机器人介绍第67-68页
    5.2.3 相机介绍第68-69页
  5.3 软件系统分析第69-70页
  5.4 抓取实验与结果分析第70-71页
  5.5 本章小结第71-73页
第六章 结论与展望第73-75页
  6.1 总结第73页
  6.2 展望第73-75页
参考文献第75-81页
致谢第81页

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