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基于机器视觉的工业机器人分拣系统设计

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基于机器视觉的工业机器人分拣系统设计
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-18页
  1.1 视觉分拣机器人的研究目的及意义第9-10页
  1.2 视觉分拣机器人的国内外研究现状第10-13页
  1.3 视觉分拣系统的关键问题概述第13-17页
    1.3.1 目标跟踪相关理论概述第13-14页
    1.3.2 目标识别相关理论概述第14-15页
    1.3.3 视觉伺服相关理论概述第15-17页
  1.4 本课题主要研究内容第17-18页
第2章 视觉分拣系统构建第18-29页
  2.1 视觉分拣系统方案设计第18-19页
  2.2 SCARA机器人系统介绍第19-22页
    2.2.1 SCARA机器人第19-20页
    2.2.2 SCARA控制器第20-22页
  2.3 图像采集系统部件选型第22-26页
    2.3.1 工业相机的选择第22-24页
    2.3.2 光学镜头的选择第24-26页
  2.4 摄像机标定实验第26-28页
  2.5 本章小结第28-29页
第3章 基于均值偏移的目标工件跟踪第29-45页
  3.1 颜色特征第29-33页
    3.1.1 颜色模型第29-31页
    3.1.2 颜色直方图第31-32页
    3.1.3 直方图后向投影第32-33页
  3.2 均值偏移算法基本原理第33-37页
    3.2.1 核密度估计法第33-34页
    3.2.2 均值偏移迭代算法第34-37页
  3.3 基于均值偏移迭代算法的跟踪框架第37-43页
    3.3.1 基于Mean-Shift目标跟踪算法第38-41页
    3.3.2 基于Cam Shift目标跟踪算法第41-43页
  3.4 目标工件跟踪实验第43-44页
  3.5 本章小结第44-45页
第4章 基于神经网络的目标工件识别第45-59页
  4.1 不变矩特征第45-46页
  4.2 基于BP神经网络的目标识别第46-53页
    4.2.1 人工神经网络概述第46-48页
    4.2.2 BP神经网络结构第48-49页
    4.2.3 BP神经网络学习算法第49-51页
    4.2.4 基于BP神经网络的目标识别流程第51-53页
  4.3 BP神经网络识别算法优化第53-56页
    4.3.1 Adaboost基本原理第53页
    4.3.2 Adaboost算法实现及算例分析第53-54页
    4.3.3 基于Adaboost的BP神经网路识别算法优化第54-56页
  4.4 目标工件识别实验第56-58页
  4.5 本章小结第58-59页
第5章 基于SCARA机器人的目标工件分拣第59-73页
  5.1 SCARA机器人的D-H参数建模第59-63页
  5.2 SCARA机器人的运动学逆解分析第63-66页
    5.2.1 运动学逆解的求取方法第63-65页
    5.2.2 运动学逆解的选取标准第65-66页
  5.3 基于最优抓取点的分拣策略第66-69页
  5.4 目标工件分拣实验第69-72页
  5.5 本章小结第72-73页
结论第73-74页
参考文献第74-80页
致谢第80页

本篇论文共80页,点击这进入下载页面
 
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