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智能機器人視覺感知關鍵技術的研究與應用

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智能機器人視覺感知關鍵技術的研究與應用
論文目錄
 
摘要第1-5頁
abstract第5-12頁
1 緒論第12-22頁
 1.1 課題來源第12頁
 1.2 研究背景和目的第12-14頁
 1.3 國內外研究現狀第14-19頁
  1.3.1 國外研究現狀第15-17頁
  1.3.2 國內研究現狀第17-18頁
  1.3.3 國內外研究現狀總結第18-19頁
 1.4 研究內容第19-20頁
  1.4.1 主要研究內容第19-20頁
  1.4.2 技術路線第20頁
 1.5 本章小結第20-22頁
2 基于改進匹配算法的目標二維定位第22-40頁
 2.1 基于邊緣梯度方向的原形狀匹配相似性度量準則第23頁
 2.2 原形狀匹配及傳統機器學習方法的不足第23-24頁
 2.3 基于CNN的區域判斷分類——“SM-CNN”第24-35頁
  2.3.1 方法流程第24-25頁
  2.3.2 基于工件3維模型的訓練集生成方法第25-27頁
  2.3.3 CNN的基本原理第27-33頁
  2.3.4 區域判斷分類網絡第33-35頁
 2.4 圖像像素坐標與標定板坐標系平面坐標的精確轉換第35-38頁
 2.5 本章小結第38-40頁
3 基于點云配準的目標三維精確定位與姿態計算第40-59頁
 3.1 相機標定的基本原理第41-45頁
  3.1.1 相機的基本成像模型第41-42頁
  3.1.2 相機標定的基本原理第42-44頁
  3.1.3 相機立體標定的基本原理第44-45頁
 3.2 點云的生成——雙目立體視覺原理與立體匹配第45-52頁
  3.2.1 雙目立體視覺的基本原理第45-47頁
  3.2.2 立體匹配基本原理第47-49頁
  3.2.3 更好的立體匹配——基于CNN的立體匹配第49-52頁
 3.3 改進的迭代最近點法第52-58頁
  3.3.1 經典的迭代最近點法第52-54頁
  3.3.2 基于區域生長思想的非目標點去除第54-55頁
  3.3.3 迭代初值的計算第55-56頁
  3.3.4 迭代最近點法粗匹配第56-57頁
  3.3.5 改進的迭代最近點法第57-58頁
 3.4 本章小結第58-59頁
4 視覺與機器人的關聯第59-69頁
 4.1 Eye-to-Hand關聯方式第59-61頁
 4.2 Eye- in-Hand關聯方式第61-68頁
  4.2.1 在線手眼標定原理第62-65頁
  4.2.2 基于Sylvester方程變形的手眼標定方法第65-68頁
 4.3 本章小結第68-69頁
5 試驗與分析第69-89頁
 5.1 試驗設備第69-70頁
 5.2 目標二維識別試驗第70-74頁
  5.2.1 試驗說明第70-72頁
  5.2.2 試驗結果與分析第72-74頁
 5.3 雙目視覺定位系統誤差試驗第74-76頁
  5.3.1 試驗說明第74-75頁
  5.3.2 試驗結果第75-76頁
 5.4 目標三維精確定位與姿態計算試驗第76-80頁
  5.4.1 試驗說明第76頁
  5.4.2 試驗結果與分析第76-80頁
 5.5 關聯方式Eye- in-Hand的視覺關聯機器人重復定位誤差試驗第80-82頁
  5.5.1 試驗說明第80-81頁
  5.5.2 試驗結果與分析第81-82頁
 5.6 工件抓取試驗第82-86頁
  5.6.1 Eye-to-Hand視覺機器人系統抓取工件試驗第83-84頁
  5.6.2 Eye- in-Hand視覺機器人系統抓取工件試驗第84-85頁
  5.6.3 其他目標抓取試驗第85-86頁
 5.7 荔枝采摘試驗第86-88頁
  5.7.1 試驗說明第86頁
  5.7.2 試驗結果與分析第86-88頁
 5.8 本章小結第88-89頁
6 總結與展望第89-91頁
 6.1 論文總結第89頁
 6.2 展望第89-91頁
致謝第91-92頁
參考文獻第92-101頁
附錄A 在讀碩士期間科研成果第101-103頁
附錄B 本文相關數據第103-129頁

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