现代物流系统视觉机器人货物识别与拣选方法研究

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现代物流系统视觉机器人货物识别与拣选方法研究

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现代物流系统视觉机器人货物识别与拣选方法研究

论文目录
摘要	第10-12页
ABSTRACT	第12-14页
第一章绪论	第14-20页
· 课题研究背景	第14-15页
· 国内外发展现状	第15-17页
· 立体仓库发展现状	第15-16页
· 自动识别技术发展现状	第16-17页
· 本文的主要研究内容及章节安排	第17-20页
第二章系统硬件组成及图像预处理技术	第20-30页
· 系统硬件组成	第20-26页
· 课题应用背景	第20-22页
· 货物识别系统硬件构成	第22-25页
· 货物拣选系统硬件构成	第25-26页
· 图像预处理	第26-29页
· 灰度转化	第26-27页
· 图像去噪	第27-28页
· 形态算子	第28-29页
· 本章小结	第29-30页
第三章货物边缘检测与轮廓提取算法	第30-41页
· 边缘检测算法	第30-35页
· Sobel算子	第31-32页
· Canny边缘检测器	第32-33页
· 本文边缘检测算法	第33-35页
· 轮廓提取算法	第35-39页
· 常用轮廓提取算法	第35-37页
· 本文轮廓提取算法	第37-39页
· 实验结果与分析	第39-40页
· 本章小结	第40-41页
第四章货物特征提取方法	第41-59页
· 图像特征提取方法	第41-42页
· 颜色模型	第42-44页
· 颜色特征	第44-51页
· 无参数密度估计	第45页
· 货物模型的建立	第45-46页
· 候选目标的描述	第46页
· 相似性度量	第46-47页
· 基于颜色特征的货物识别算法步骤及实验结果	第47-51页
· 纹理特征	第51-54页
· 纹理量化方法	第51-52页
· 目标模型的描述	第52-53页
· 相似性度量	第53页
· 基于信息熵的货物识别算法步骤及实验结果	第53-54页
· 频域特征	第54-58页
· 傅里叶描绘子	第55页
· 目标模型的描述	第55-56页
· 相似性度量	第56页
· 基于傅里叶描绘子的货物识别算法步骤及实验结果	第56-58页
· 本章小结	第58-59页
第五章基于多分类器串行融合的货物识别算法	第59-68页
· 多分类器融合的两种基本方式	第59-61页
· 多分类器的串行融合方式	第59-61页
· 多分类器的并行融合方式	第61页
· 单分类器输出信息的层次	第61-62页
· 本文货物识别算法	第62-65页
· 实验结果与分析	第65-67页
· 本章小结	第67-68页
第六章货物拣选方法	第68-74页
· SK-6机器人坐标系	第68-69页
· SK-6机器人运动控制	第69-72页
· 机器人示教编程	第69-70页
· 机器人远程控制	第70-72页
· 机器人运动控制的实现	第72-73页
· 本章小结	第73-74页
第七章总结与展望	第74-76页
· 本文工作总结	第74-75页
· 工作展望	第75-76页
参考文献	第76-80页
致谢	第80-81页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第81-82页
学位论文评阅及答辩情况表	第82 页

本篇论文共82页，点击这进入下载页面。

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