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致谢
摘要
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 数字图像处理技术
1.4 机器人手眼标定技术
1.4.1 手眼标定技术的研究现状
1.4.2 手眼标定技术的分类
1.5 机器人自动制孔与机器视觉
1.5.1 机器人自动制孔技术
1.5.2 机器视觉
1.6 OpenCV介绍
1.7 论文的选题背景、意义、内容和总体框架
1.7.1 选题背景和意义
1.7.2 论文的研究内容
1.7.3 论文的总体框架
第二章 图像孔位提取算法
2.1 图像孔位提取算法的性能及应用分析
2.1.1 性能分析
2.1.2 应用需求分析
2.2 手眼标定的图像孔位提取算法
2.2.1 孔位提取
2.2.2 特征关系计算
2.3 自动搜索的图像孔位提取算法
2.4 视觉测量的图像孔位提取算法
2.5 本章小结
第三章 机器人手眼标定
3.1 引言
3.2 手眼标定方法的原理
3.2.1 相机参数和相机坐标系的建立
3.2.2 手眼关系和刀具坐标系的建立
3.2.3 手眼标定方法的基本原理
3.3 标定板装置的设计
3.3.1 终端执行器的组成结构
3.3.2 标定板装置的机械结构和安装
3.3.3 标定板装置的工作原理
3.3.4 标定计算
3.4 标定流程
3.5 本章小结
第四章 视觉测量误差分析与控制
4.1 引言
4.2 误差来源分析
4.2.1 相机的成像模型
4.2.2 物距和垂直度对视觉测量精度影响的实验研究
4.3 垂直度和物距的控制方法
4.3.1 垂直度的控制方法
4.3.2 物距的控制方法
4.4 本章小结
第五章 视觉测量系统开发
5.1 系统总体架构
5.2 软件系统的功能布局
5.2.1 相机对焦功能
5.2.2 孔位搜索功能
5.2.3 孔位测量
5.3 验证实验
5.3.1 实验目的
5.3.2 实验设备
5.3.3 实验方法和步骤
5.3.4 实验结论
5.3.5 实验误差分析
5.4 本章小结
第六章 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献