水果分拣并联机器人双目视觉末端位姿检测研究

声明

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 机器人位姿检测方法

1.3 基于机器视觉的并联机器人末端位姿检测方法

1.4 基于双目视觉的并联机器人末端位姿检测研究现状

1.4.1 立体匹配研究现状

1.4.2 视觉盲区研究现状

1.5 本文的研究内容、目的和意义

1.5.1 本文的研究内容

1.5.2 本文的研究目的和意义

1.6 本章小结

第二章 水果分拣并联机器人的双目视觉测量原理与图像预处理

2.1 引言

2.2 水果分拣并联机器人结构简介

2.3 双目视觉测量原理

2.3.1 双目视觉模型坐标系定义

2.3.2 双目相机标定

2.3.3 双目视觉模型的建立

2.4 图像采集与预处理

2.4.1 图像采集

2.4.2 图像预处理

2.5 本章小结

第三章 改进PROSAC算法的双目视觉末端位姿检测方法研究

3.1 引言

3.2 极线校正

3.3 基于ORB算法的特征点检测与匹配

3.3.1 O-FAST特征点提取

3.3.2 R-BRIEF特征点描述

3.3.3 基于Hamming距离的立体预匹配

3.4 基于改进PROSAC算法的立体匹配提纯

3.4.1 PROSAC算法基本原理

3.4.2 PROSAC算法的改进

3.5 水果分拣并联机器人末端位姿参数求解

3.5.1 位置参数计算

3.5.2 姿态参数计算

3.6 本章小结

第四章 视觉盲区末端位姿检测方法研究

4.1 引言

4.2 水果分拣并联机器人运动学正解

4.3 混合优化的RBF神经网络设计

4.3.1 RBF神经网络

4.3.2 混合优化RBF神经网络的权值优化设计

4.4 混合优化RBF神经网络对运动学正解的误差补偿设计

4.5 本章小结

第五章 水果分拣并联机器人双目视觉末端位姿检测实验

5.1 引言

5.2 水果分拣并联机器人双目视觉末端位姿检测平台

5.2.1 硬件平台设计

5.2.2 软件设计与开发

5.3 改进PROSAC算法的双目视觉末端位姿检测实验

5.3.1 改进PROSAC算法的立体匹配提纯实验与分析

5.3.2 末端位姿检测实验与分析

5.4 视觉盲区末端位姿检测实验

5.4.1 混合优化的RBF神经网络训练与分析

5.4.2 末端位姿检测实验与分析

5.5 本章小结

第六章 全文总结

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表论文与成果