1.4论文结构安排
论文的主要研究内容和章节安排如下: 1.第一章介绍了本课题的研究背景和研究意义以及基于视觉引导的工业搬运机器人、目标识别与机器人抓取姿态技术的国内外发展现状。 2.第二章对基于视觉引导的搬运机器人系统进行整体的介绍，包括系统的硬件选型依据、系统的硬件构成、系统的软件工作流程以及搬运机器人工作策略等。 3.第三章探究了相机的成像模型，给出了相机内、外参数的求解方法，为后续的整个系统的标定奠定了基础。主要针对Eye-to-Hand机器人系统，了解了它的标定理论，构建出了数学模型，从而实现了各个坐标系之间的矩阵变换。针对目标工件的旋转问题，为了求出工件在2D平面上的旋转角度，建立了基于机器视觉的2D数学模型。 4.第四章探究了SSDA, Hu不变矩、Zernike矩等用于模板匹配方法的优缺点，通过比较，最终选取Zernike矩作为目标识别的方法，为提高匹配速度，在Zernike矩识别之前，利用的就是子图的圆投影值作为匹配的图像特征与模板进行匹配，从而完成目标模板的粗匹配，提高了识别效率。最后，利用最小外接矩形的方法求出工件的抓取中心点。 5.第五章对机器人系统的末端抓取姿态进行仿真验证，在介绍机器人位置描述和D-H坐标系下运动学分析的基础上完成了MAtlab的仿真实验，验证了抓取姿态的正确性，并利用抓取实验来进一步对搬运机器人的末端抓取姿态的正确性进行验证。 6.第六章论文的总结和后续工作，介绍了本文研究的优缺点以及后续的改进方法。