声明
致谢
摘要
1绪论
1．1引言
1．2目标位姿识别研究现状
1．2．1一般目标的位姿识别
1．2．2面向工业应用的位姿识别
1．3视觉伺服技术研究现状
1．3．1基于特征点的视觉伺服方法
1．3．2基于图像矩的视觉伺服方法
1．4现有技术的不足及论文组织结构
1．4．1现有位姿识别与视觉伺服技术在工业场景下的不足
1．4．2论文组织结构
1．5本章小结
2低纹理表面零件的视觉伺服原理与模型
2．1引言
2．2视觉伺服原理
2．2．1视觉伺服的基本思想
2．2．2基于图像与基于位置的视觉伺服
2．3视觉伺服模型
2．3．1视觉伺服模型的建立
2．3．2伺服控制流程分析
2．4本章小结
3低纹理表面零件的几何特征检测方法
3．1引言
3．2基于轮廓梯度分类的椭圆检测
3．2．1图像预处理
3．2．2基于灰度梯度的边缘分类
3．2．3基于边缘凹凸性的圆弧细分
3．2．4基于几何约束与凸多边形辨识的圆弧集合筛选
3．3基于先验水平集的平面图形检测
3．3．1 Chan-Vese模型
3．3．2基于透视先验不变的轮廓分割
3．4实验验证
3．4．1椭圆检测方法实验验证
3．4．2一般平面特征检测方法实验验证
3．5本章小结
4低纹理表面零件的几何特征位姿识别方法
4．1引言
4．2基于圆锥求交的圆特征位姿识别
4．2．1空间圆特征的姿态估计
4．2．2空间圆特征的位置估计
4．3基于频域相关性分析的一般平面特征位姿识别
4．3．1基于频域相关性分析的位姿初始估计
4．3．2基于Levenberg-Marquard算法的位姿迭代求解
4．4实验验证
4．4．1圆特征的位姿识别实验验证
4．4．2一般平面特征的位姿识别实验验证
4．5本章小结
5低纹理表面零件的视觉伺服方法
5．1引言
5．2基于虚拟轴系的圆特征位置视觉伺服
5．2．1基于虚拟轴系的相对位姿计算
5．2．2基于圆特征位置视觉伺服的零件抓取
5．3基于混合图像矩的一般平面特征视觉伺服
5．3．1传统图像矩视觉伺服
5．3．2混合图像矩视觉伺服
5．4实验验证
5．4．1圆特征位置视觉伺服实验验证
5．4．2混合图像矩特征视觉伺服实验验证
5．5本章小结
6低纹理表面零件的视觉伺服系统与应用验证
6．1引言
6．2系统体系架构
6．3系统功能模块
6．4零件位姿识别与视觉伺服抓取应用实例
6．5本章小结
7总结与展望
7．1全文总结
7．2工作展望
参考文献
作者简历及在学期间所取得的科研成果
