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基于Kinect的待拆卸零部件识别与定位开题报告

 2020-02-29 10:19:47  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究目的及意义

目前废旧机械中的大部分零部件作为废旧机械产品的组成部分,随着机械产品的整体报废也随之报废,然而其中的部分零部件依然具有较高的使用价值,同时再制造技术使得数量庞大的零部件能够被循环利用。研究如何高效、自动的对废旧机械产品的部分零部件进行识别,是再制造系统的一个重要组成部分。

kinect是由微软开发,应用于xbox 360 主机的周边设备。kinect有三个镜头,中间的镜头是 rgb 彩色摄影机,用来采集彩色图像。左右两边镜头则分别为红外线发射器和红外线cmos 摄影机所构成的3d结构光深度感应器,用来采集深度数据(场景中物体到摄像头的距离)。彩色摄像头最大支持1280*960分辨率成像,红外摄像头最大支持640*480成像。kinect还搭配了追焦技术,底座马达会随着对焦物体移动跟着转动。kinect也内建阵列式麦克风,由四个麦克风同时收音,比对后消除杂音,并通过其采集声音进行语音识别和声源定位。

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2. 研究的基本内容与方案

基于 kinect 的待拆卸零部件识别与定位,其基本设计思路为:首先利用kinect传感器获取的彩色与深度图像,提取出两者之间的仿射变换矩阵,实现彩色图像的校正;然后利用相关系数匹配法实现校正后的彩色图像零部件识别;最后利用彩色与深度图像的对应关系对零部件进行定位。

kinect传感器对零部件进行识别与定位,具体步骤为:

(1)对图像进行矫正:由于kinect设备所获取的深度图像与彩色图像里物体的大小不一致,彩色图像里的物体相对于深度图像偏小,所以利用仿射变换矩阵对彩色图像进行矫正,使彩色图像里的目标与深度图像里的目标重合;

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3. 研究计划与安排

第1周—第4周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需。确定方案,完成开题报告;

第5周—第8周:完成主要研究工作,撰写论文初稿;

第9周—第12周:完成主要研究工作的实验与分析;撰写论文;

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] s. vongbunyong, s. kara, m. pagnuccobasic behaviour control of the vision-based cognitive robotic disassembly automation assem autom, 33 (1) (2013), pp. 38-56

[2] supachai vongbunyong, sami kara, maurice pagnucco, learning and revision in cognitive robotics disassembly automation, robotics and computer-integrated manufacturing, volume 34, august 2015, pages 79-94

[3] supachai vongbunyong, sami kara, maurice pagnucco, application of cognitive robotics in disassembly of products, cirp annals, volume 62, issue 1, 2013, pages 31-34

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