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工业机器人多目视觉融合模型研究

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工业机器人多目视觉融合模型研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-13页
  · 课题研发背景及研究意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10-12页
  · 论文组织结构第12-13页
第二章 机器人视觉目标的图像处理技术第13-28页
  · 图像边缘提取第13-17页
    · 图像边缘检测第14-15页
    · 常见梯度算子第15-17页
  · 目标提取第17-22页
    · 背景减除法第18-20页
    · 帧差法第20-21页
    · 基于边缘检测的目标提取第21-22页
  · 目标的倾斜校正第22-26页
    · Hough变换第22-24页
    · 基于傅里叶变换的倾斜校正第24页
    · 倾斜校正第24-26页
  · 目标的归一化第26页
  · 开放视觉库OpenCV的应用第26-27页
  · 本章小结第27-28页
第三章 目标图像的特征提取第28-34页
  · 多视觉目标图像特征提取第28-29页
  · 多特征提取第29-33页
    · 实体特征提取第30页
    · 边缘特征提取第30-31页
    · 扩展的矩特征提取第31-33页
  · 样本矩阵的形成第33页
  · 本章小结第33-34页
第四章 工业机器人多目视觉的融合第34-49页
  · 多目视觉的MAS结构第34-35页
  · 多目视觉神经网络的建立与批训练第35-42页
    · BP神经网络第35-38页
    · BP神经网络批训练的矩阵表达第38-41页
    · BP神经网络结构参数选择与训练第41-42页
  · 基于D-S证据理论的多目视觉的融合第42-48页
    · D-S证据理论的基本概念第43页
    · D-S合成规则第43-44页
    · 基于D-S合成规则的组合神经网络的融合第44-46页
    · 目标识别的D-S证据融合第46-48页
  · 本章小结第48-49页
第五章 多目视觉的试验结果与分析第49-59页
  · 多目视觉系统的建立第49-50页
  · 多目视觉系统的软件实现第50-52页
  · 神经网络学习样本的训练第52-55页
  · D-S证据融合及实验分析第55-58页
  · 本章小结第58-59页
第六章 基于多目视觉的机器人运动跟踪第59-69页
  · 卡尔曼滤波器算法第59-61页
  · 机器人目标跟踪的卡尔曼滤波器设计第61-64页
  · 实验结果分析第64-68页
  · 本章小结第68-69页
结论与展望第69-70页
参考文献第70-73页
攻读学位期间发表的论文第73-74页
致谢第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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