声明
摘要
第1章 绪论
1．1 课题研究背景及意义
1．2 国内外研究现状
1．2．1 视觉伺服控制的国内外研究现状
1．2．2 图像分割技术的国内外研究现状
1．3 本文研究内容与各章节安排
1．4 本章小结
第2章 基于位置视觉伺服的分拣系统介绍
2．1 引言
2．2 视觉伺服系统整体架构
2．3 视觉伺服系统软件介绍
2．3．1 LabVIEW软件
2．3．2 EPSON RC软件开发平台
2．4 视觉伺服系统硬件介绍
2．4．1 Basler IP摄像机
2．4．2 EPSON G6 SCARA机械臂和RC180控制器
2．4．3 SMC电动夹爪
2．5 本章小结
第3章 运动工件的提取与识别
3．1 引言
3．2 基于阈值法的目标提取
3．2．1 基本的全局阈值处理
3．2．2 Otsu最优全局阈值处理
3．2．3 阈值法目标提取
3．3 基于背景差分法的目标提取
3．3．1 背景差分法
3．3．2 帧间差分法
3．4 目标的姿态检测
3．5 基于LabVIEW视觉开发模块的目标识别
3．6 基于最小均方delta规则神经网络的目标识别
3．6．1 定量描述子
3．6．2 三模式类感知机模型
3．6．3 最小均方delta规则
3．6．4 工件特征提取
3．6．5 基于最小均方delta规则的感知机训练
3．6．6 实验
3．7 本章小结
第4章 视觉系统的标定
4．1 引言
4．2 摄像机畸变校正
4．3 基于Faugeras标定法的视觉系统标定
4．4 单目视觉测量系统标定
4．5 基于Matlab标定工具箱的摄像机标定
4．6 本章小结
第5章 工件的运动状态预测
5．1 引言
5．2 卡尔曼算法简介
5．3 卡尔曼算法实现
5．3．1 建立系统模型
5．3．2 仿真研究
5．3．3 实验研究
5．4 本章小结
第6章 分拣系统机械手的控制方法研究
6．1 引言
6．2 轨迹规划
6．2．1 多项式系数计算
6．2．2 轨迹规划中的动力学和运动学约束
6．2．3 轨迹最优抓取时间
6．3 轨迹更新
6．4 仿真研究
6．5 实验研究
6．6 本章小结
第7章 结论与展望
7．1 结论
7．2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间参加的科研项目和成果
