基于视觉的机械臂工件抓取系统研究

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基于视觉的机械臂工件抓取系统研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-8页
第一章 绪论第8-13页
  1.1 课题研究背景第8页
  1.2 课题研究意义第8-9页
  1.3 课题研究现状第9-11页
    1.3.1 视觉抓取机器人研究现状第9-10页
    1.3.2 机器视觉关键技术研究现状第10-11页
  1.4 课题研究内容第11-12页
  1.5 本章小结第12-13页
第二章 六自由度机械臂运动学分析第13-24页
  2.1 六自由度机械臂运动学方程第13-16页
    2.1.1 机械臂连杆坐标系的建立第13-14页
    2.1.2 DH参数说明第14-15页
    2.1.3 机械臂关节坐标系变换矩阵第15-16页
  2.2 六自由度机械臂运动学正解第16-18页
  2.3 六自由度机械臂运动学逆解第18-22页
  2.4 机械臂运动学方程分析第22-23页
    2.4.1 机械臂运动学正解仿真验证第22页
    2.4.2 机械臂运动学逆解仿真验证第22-23页
  2.5 本章小结第23-24页
第三章 六自由度机械臂空间轨迹规划第24-36页
  3.1 机械臂轨迹规划相关原理第24-26页
    3.1.1 机械臂轨迹圆弧过渡第24-25页
    3.1.2 机械臂速度梯形波原理第25页
    3.1.3 机械臂轨迹姿态插值第25-26页
  3.2 六自由度机械臂轨迹姿态插补第26-29页
    3.2.1 直线轨迹插补第26-27页
    3.2.2 圆弧轨迹插补第27-29页
  3.3 基于RRT算法的机械臂路径规划第29-32页
    3.3.1 节点扩展第29-30页
    3.3.2 改进RRT算法第30-32页
  3.4 机械臂规划路径缩短处理第32-33页
  3.5 机械臂规划轨迹平滑处理第33-35页
  3.6 本章小结第35-36页
第四章 相机标定与工件的图像识别定位第36-49页
  4.1 视觉系统坐标系转换第36-39页
    4.1.1 图像至像素坐标系转换第36-37页
    4.1.2 相机至图像坐标系转换第37-38页
    4.1.3 世界至相机坐标系转换第38-39页
  4.2 相机透镜畸变第39-40页
  4.3 单目相机标定第40-43页
    4.3.1 张正友标定方法第40-41页
    4.3.2 相机标定实验第41-43页
  4.4 被检测工件的识别第43-47页
    4.4.1 图像灰度转化第43页
    4.4.2 图像中值滤波第43-44页
    4.4.3 被检测工件边缘检测第44-45页
    4.4.4 被检测工件中心计算第45-46页
    4.4.5 被检测工件模板匹配第46-47页
  4.5 机械臂与视觉系统坐标系标定第47-48页
  4.6 被检测工件坐标定位第48页
  4.7 本章小结第48-49页
第五章 基于视觉的六自由度机械臂伺服控制系统第49-59页
  5.1 机械臂伺服控制系统硬件平台第49-51页
    5.1.1 面阵工业相机第49-50页
    5.1.2 ROS六自由度机械臂第50-51页
  5.2 基于ROS的机械臂伺服控制方案第51-53页
    5.2.1 ROS平台简介第51-52页
    5.2.2 六自由度机械臂伺服控制方案第52-53页
  5.3 机械臂伺服控制程序设计与验证第53-58页
    5.3.1 串口通信程序设计第53-54页
    5.3.2 利用Moveit驱动机械臂第54-55页
    5.3.3 伺服电机控制实验第55-58页
  5.4 本章小结第58-59页
第六章 总结与展望第59-60页
参考文献第60-63页
发表论文和科研情况说明第63-64页
致谢第64页

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