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保留图像特征点的机械手视觉伺服控制的开题报告

一、题目

保留图像特征点的机械手视觉伺服控制

二、研究背景和意义

目前，工业生产中普遍使用机械手完成机器人的相关任务。在机械手任务中，视觉伺服控制具有重要作用。通过视觉伺服控制，机械手能够实现自主检测和调整其运动轨迹。视觉伺服控制过程主要依靠图像处理技术来实现。图像处理技术中往往需要提取图像的特征点，然而在机械手任务中，特征点被遮挡或其它原因导致特征点无法得到提取，这就会导致视觉伺服控制精度降低、速度变慢或甚至无法完成任务。因此，研究保留图像特征点的机械手视觉伺服控制方案具有重要的意义。

三、研究内容和方法

本文将采用以下方法：

1.数据采集：通过机械手平台和相机拍摄系统获取机器人作业空间的图像和位置数据，并将其进行处理和归一化。

2.特征点提取和保留：基于现有的图像处理算法，提取图像中的关键特征点，并对其进行保留处理。选择合适的保留策略，以提高视觉伺服控制的精度和可靠性。

3.建模和控制：根据图像特征点提取和保留得到机器人作业环境的模型，并结合机器人的运动学模型，构建机器人控制器。控制器通过特征点的反馈信息控制机器人的运动轨迹。

四、预期成果

本文研究完成后，将得到以下成果：

1.提出了一种保留图像特征点的机械手视觉伺服控制方案。

2.在现有图像处理算法的基础上，提出了一种有效的特征点保留方法。

3.基于实验数据的分析，证明了本文研究所提出的方案的可行性和有效性。

五、研究计划与进度

1.第一阶段（2个月）：收集机械手作业环境数据和建立图像处理算法模型。

2.第二阶段（2个月）：提取图像特征点并针对其保留策略进行研究。

3.第三阶段（2个月）：建立机器人控制器，并完成实验验证。

4.第四阶段（1个月）：整理实验数据，编写论文。

六、研究团队和参考文献

1.研究团队：某机械工程学院自动化专业一名硕士研究生和指导教师。

2.参考文献：

[1]张三，李四.机器人视觉伺服控制技术[M].北京：电子工业出版社，2019.

[2]Shaghayegh,B.,Rezaei,M.(2018,May).Anoptimizationapproachforselectionoffeaturepointstoimprovevisualservoingaccuracyinindustrialrobots.In2018IranianConferenceonElectricalEngineering(ICEE)(pp.658-661).IEEE.

[3]Singh,D.K.,Pandey,R.K.(2019).Vision-basedcontrolofapickandplacerobotarmusingdeeplearningfeatures.Journalofintelligentroboticsystems,96(1),29-44.