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基于双目视觉的散乱堆放工件拾取系统

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基于双目视觉的散乱堆放工件拾取系统
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第一章 绪论第12-18页
  1.1 课题研究的背景及意义第12页
  1.2 基于视觉抓取的国内外研究和应用现状第12-16页
    1.2.1 国外研究和应用现状第13-15页
    1.2.2 国内研究和应用现状第15-16页
  1.3 论文主要的研究内容和主要框架第16-18页
第二章 散乱堆放工件的拾取系统设计第18-27页
  2.1 抓取系统的需求和总体方案设计第18-19页
  2.2 系统硬件设计第19-23页
    2.2.1 UR3六轴工业机器人的介绍第19-21页
    2.2.2 工业相机与镜头选择第21-22页
    2.2.3 光源选择第22页
    2.2.4 机器人夹具选用和设计第22-23页
    2.2.5 其他硬件设备的选用和设计第23页
  2.3 系统软件设计第23-25页
    2.3.1 程序架构设计第23-24页
    2.3.2 软件功能分析与设计第24-25页
  2.4 UR3六轴工业机器人的集成第25页
  2.5 本章小结第25-27页
第三章 基于双目视觉的工件点云重建第27-46页
  3.1 双目点云重建原理及相机的摆放第27-28页
  3.2 双目视觉立体标定第28-35页
    3.2.1 单目相机模型第28-29页
    3.2.2 系统左右相机的单目标定第29-31页
    3.2.3 系统双目立体标定第31-32页
    3.2.4 相机与机器人坐标系的标定第32-35页
  3.3 图像预处理第35-39页
    3.3.1 工件噪点图像滤波第36页
    3.3.2 工件与背景分割第36-37页
    3.3.3 改进的结构光栅分割第37-39页
  3.4 基于物理编码结构光的匹配方法第39-42页
  3.5 三维坐标计算第42-44页
  3.6 本章小结第44-46页
第四章 工件识别和定位第46-60页
  4.1 法向量的估计和曲率的计算第47-48页
  4.2 基于区域生长法对工件堆点云的分割第48-49页
  4.3 基于ISS算法的工件关键点提取第49-51页
  4.4 基于SHOT算法的关键点特征描述第51-54页
  4.5 工件位姿估计算法第54-59页
    4.5.1 旋转平移矩阵估计第54-55页
    4.5.2 Hough粗位姿估计第55-59页
    4.5.3 ICP精确位姿估计和匹配度计算第59页
  4.6 本章小结第59-60页
第五章 机器人抓取方案设计与实验分析第60-66页
  5.1 机器人抓取方案设计第60-62页
  5.2 实验设计第62-64页
  5.3 实验结果及分析第64-65页
  5.4 本章小结第65-66页
结论和展望第66-68页
参考文献第68-74页
致谢第74页

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