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《基于機器視覺的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)的研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、南京林業(yè)大學碩士學位論文基于機器視覺的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)的研究姓名：杜榮申請學位級別：碩士專業(yè)：機械設計及理論指導教師：焦恩璋20090601ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓｐａｐｅｒｂａｓｅｄｏｎＭｏｔｏｍａｎｕｐ６ｒｏｂｏｔｒｅｓｅａｒｃｈｅｓａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ－?ａｎｄ－?ｇｒａｂｓｙｓｔｅｍｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｍａｄｅｕｐｏｆｃａｍｅｒａ，ｉｍａｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｃａｒｄ，ｃｏｍｐｕｔｅｒ，ｒｏｂｏｔａｎｄｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃｏｎｔｒｏｌｓｔｈｅｒｏｂｏｔｔｏ
2、ａｃｈｉｅｖｅｐｉｃｋｉｎｇａｎｄｃｈｏｏｓｉｎｇｉｎｔｈｅｗａｙｔｈａｔｔｈｅｒｏｂｏｔｇｅｔｔｉｎｇｉｍａｇｅｏｆｔｈｅｏｂｊｅｃｔｂｙｔｈｅｃａｍｅｍ，ａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｗｉｔｈｓｏｆｔｗａｒｅ，ｇｅｔｔｉｎｇｔｈｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｄａｔａｏｆｔｈｅｏｂｊｅｃｔ，ｔｈｅｎｔｒａｃｋｔｈｅｔａｒｇｅｔｓ．Ａｔｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ｔｈｅｎｉｍｐｌｅｍｅｎｔｓｔｈｅＤｉｒｅｃｔＬｉｎｅａｒＴｒａｎｓｆｏｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｎＭａｔｌａｂ，ａｎｄｐｒｏｖｉｄ
3、ｅｓａｎｅａｓｙｓｏｌｕｔｉｏｎｔｏｔｒａｎｓｆｏｒｍｗｏｒｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｉｎｔｏｒｏｂｏｔｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｓｅｖｅｒａｌｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ，ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｓｏｎａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｓｔｈｅｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｇｒａｙｉｍａｇｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ．Ａｔｔｈｅａｓｐｅｃｔｏｆｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｓｉｇｎａｎｄｔｒａｉｎｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｂ
4、ｙｕｓｉｎｇｔｈｅｌｉｎｅａｒｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔｆｕｎｃｔｉｏｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｏｂｊｅｃｔ擔ｆｅａｍｒｅｓｕｃｈａｓａｒｅａａｎｄｐｅｒｉｍｅｔｅｒ．Ａｔｔｈｅａｓｐｅｃｔｏｆｖｉｓｉｏｎｔｒａｃｋ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｇｌｏｂａｌｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｍｕｌｔｉ—ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｓｔｈｅＧＮＮａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｋａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｉｎｔｈｅｃ＋＋ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｌａｎｇｕａｇｅａｎｄｆ＇ｍａｌｌｙａｃｈｉｅｖｅｓｔｈｅｔａｒｇｅｔｔｒａｃ
5、ｋｏｎｃｏｎｖｅｙｏｒ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｐａｐｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｔｈｅＰＣ．ｂａｓｅｄｍｏｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｏｆＭｏｔｏｍａｎｒｏｂｏｔｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆＭｏｔｏｃｏｎ３２，ＳＯｔｈａｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ?－ａｎｄ－－ｇｒａｂｐｒｏｇｒａｍｍｅＣａｎｃｏｎｔｒｏｌｒｏｂｏｔｓｇｒａｂｔｈｅｗｏｒｋｐｉｅｃｅｏｎｃｏｎｔｉｇｕｏｕｓｍｏｖｉｎｇｃｏｎｖｅｙｏｒｉｎｒｅａｌｔｉｍｅ．Ｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈ，ｓｏｍｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｏｆＭｏｔｏｃｏｍ３２ｈａｓｂｅｅｎｆｏｕｎｄ，ａｎｄｔｈｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐ
6、ｏｓｅｄａｌｓｏ．Ｔｈｒｏｕｇｈｓｅｖｅｒａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓａｎｄｔｅｓｔｓ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｅｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆａｐｒｉｍａｒｙｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｒｏｂｏｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ—ａｎｄ—ｇｒａｂｓｙｓｔｅｍ．Ｏｎ－ｌｉｎｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｐｒｏｖｅｔｈｅｍｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｔｈａｔｉｓｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍａｓａｌｉｎｋｏｆｉｎｄｕｓｔｒｉａｌａｕｔｏｍａｔｉｏｎｈａｓｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｉｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄｒｅｆｅｒｅｎｃｅｖａｌ
7、ｕｅｉｎｔｈｅｏｒｙ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｒｏｂｏｔ；ｃｏｎｖｅｙｏｒ；ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ－ａｎｄ—ｇｒａｂ；ｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｒｏｂｏｔｖｉｓｉｏｎ學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在導師的指導下進行的研究工作所取得的成果。盡我所知，除文中已經(jīng)特別注明引用的內(nèi)容和致謝的地方外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式注明并表示感謝。本人完全意識到本聲明的法律結
