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基于视觉机器人的直插元件的自动装配技术研究

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基于视觉机器人的直插元件的自动装配技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-20页
  1.1 课题研究背景和意义第11-12页
  1.2 机器视觉技术研究历史与现状第12-13页
  1.3 机器视觉控制系统分类第13-17页
    1.3.1 单目和多目机器视觉控制系统第13-15页
    1.3.2 基于图像和基于位置的机器视觉控制系统第15-17页
  1.4 本文的主要研究方向第17-18页
    1.4.1 视觉机器人中的相机标定技术研究第17页
    1.4.2 直插元件特征信息检测技术研究第17-18页
  1.5 本文的结构安排第18-20页
第二章 直插元件自动装配系统的基本设计第20-26页
  2.1 直插元件自动装配系统的结构设计第20页
  2.2 直插元件自动装配系统的硬件平台设计第20-24页
    2.2.1 光源第21-22页
    2.2.2 相机第22-23页
    2.2.3 机器人控制系统第23-24页
  2.3 直插元件自动装配系统的操作流程设计第24-25页
  2.4 本章小结第25-26页
第三章 直插元件自动装配系统中的相机标定技术第26-47页
  3.1 相机成像模型第26-31页
    3.1.1 相机成像模型中的坐标系第26-27页
    3.1.2 小孔成像模型第27-29页
    3.1.3 相机的畸变模型第29-31页
  3.2 相机的标定方法第31-38页
    3.2.1 基于主动视觉的相机标定方法第31-33页
    3.2.2 相机的自标定方法第33-34页
    3.2.3 相机的传统标定方法第34-38页
  3.3 本文的标定实验第38-46页
    3.3.1 相机内部参数的求解第39-43页
    3.3.2 相机外部参数的求解第43-46页
  3.4 本章小结第46-47页
第四章 直插元件自动装配系统中的图像预处理第47-63页
  4.1 直插元件自动装配系统的图像处理流程第47-48页
  4.2 图像滤波第48-52页
    4.2.1 中值滤波第48-49页
    4.2.2 均值滤波第49-50页
    4.2.3 高斯滤波第50-51页
    4.2.4 混合滤波第51-52页
  4.3 图像分割第52-57页
    4.3.1 直方图阈值分割法第53页
    4.3.2 最大熵阈值分割法第53-54页
    4.3.3 最大类间方差法第54-55页
    4.3.4 直插元件的图像分割第55-57页
  4.4 边缘检测第57-62页
    4.4.1 Sobel边缘检测算法第57-58页
    4.4.2 Roberts边缘检测算法第58页
    4.4.3 Canny边缘检测算法第58-60页
    4.4.4 直插元件边缘检测实验第60-62页
  4.5 本章小结第62-63页
第五章 直插元件自动装配系统中的图像检测第63-83页
  5.1 接插件插脚信息检测第63-67页
    5.1.1 Harris角点检测算法第63-64页
    5.1.2 SUSAN角点检测算法第64-65页
    5.1.3 凹凸点检测算法第65页
    5.1.4 接插件插脚的角点检测第65-67页
  5.2 PCB接插板中圆形图像的检测第67-75页
    5.2.1 RCD圆检测算法及其改进算法第67-69页
    5.2.2 基于Hough变换的圆形图像检测第69-71页
    5.2.3 一种改进的随机Hough圆检测算法第71-73页
    5.2.4 PCB接插板圆形图像检测第73-75页
  5.3 直插元件自动装配组件的定位实验第75-78页
    5.3.1 接插件插脚特征点的定位第76-77页
    5.3.2 基于KNN算法的PCB接插板圆孔定位第77页
    5.3.3 直插元件特征点位置信息的转换第77-78页
  5.4 装配组件的定位测试第78-82页
  5.5 本章小结第82-83页
第六章 总结与展望第83-85页
  6.1 总结第83-84页
  6.2 展望第84-85页
致谢第85-86页
参考文献第86-91页
攻读硕士期间研究成果第91-92页

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