本文關(guān)鍵詞：應用于自動化聲操縱的微視覺伺服關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：微操縱技術(shù)作為微機電系統(tǒng)領(lǐng)域基礎研究、技術(shù)實施、系統(tǒng)設計開發(fā)以及產(chǎn)品集成裝配的一種關(guān)鍵和共性技術(shù)手段,長期以來受到學術(shù)界和工程界的普遍重視,并正朝著自動化非接觸操縱方向發(fā)展。為此,本學位論文結(jié)合浙江省自然科學基金重點項目“基于聲操縱的三維自動微裝配理論與實踐研究(No.Z1110393)”,提出開展應用于自動化聲操縱的微視覺伺服關(guān)鍵技術(shù)研究。以超聲操縱為執(zhí)行手段,微視覺為檢測方法,在重點研究微視覺自動對焦以及微運動目標檢測與自動跟蹤等關(guān)鍵技術(shù)的基礎上,采用基于圖像的look and move伺服控制技術(shù),實現(xiàn)一種基于微視覺伺服的自動化聲操縱技術(shù)。主要的研究工作包括： 第一章,論述開展自動化微操縱技術(shù)研究的重要意義,概述自動化微操縱技術(shù)的研究現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢,說明了基于微視覺伺服的自動化聲操縱技術(shù)的優(yōu)勢及應用和發(fā)展?jié)摿?并分析了該技術(shù)存在的問題,為本文研究指明方向。 第二章,分析物方遠心鏡頭的成像光學原理以及離焦圖像的特征,建立了基于離散余弦變換和熵變換的聯(lián)合對焦評價函數(shù),實現(xiàn)了一種基于自組織特征映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡的準焦位置搜索算法。同時,開展微視覺自動對焦實驗研究,證實了上述聯(lián)合對焦評價函數(shù)和準焦位置搜索算法的有效性。 第三章,在分析聲操縱過程中聲勢阱遷移現(xiàn)象及其影響因素的基礎上,開展聲操縱環(huán)境下微運動目標自動跟蹤技術(shù)的研究,實現(xiàn)了一種基于Mean Shift的粒子濾波跟蹤算法,并通過實驗證實了算法良好的魯棒性和實時性。 第四章,研究了基于圖像的look and move伺服控制技術(shù),并結(jié)合前述微視覺自動對焦和微運動目標自動跟蹤等關(guān)鍵技術(shù),實現(xiàn)了一種基于微視覺伺服的自動化聲操縱技術(shù)。同時,設計開發(fā)了一套基于微視覺伺服的自動化聲操縱實驗系統(tǒng),實驗研究了該技術(shù)在微構(gòu)件操縱中的穩(wěn)定性和精度。 第五章,對全文的工作進行總結(jié),并對以后的工作進行展望。
【關(guān)鍵詞】：微操縱技術(shù) 自動化聲操縱 微視覺伺服 微視覺自動對焦 自動跟蹤
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TH-39
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 目錄9-11
• 第一章 緒論11-23
• 1.1 本文的研究意義11-12
• 1.2 自動化微操縱技術(shù)的研究現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢12-20
• 1.2.1 微操縱技術(shù)不斷發(fā)展,應用日益廣泛12-15
• 1.2.2 自動化微操縱技術(shù)逐步興起,成為發(fā)展主流15-17
• 1.2.3 微視覺伺服控制技術(shù)逐漸成熟,奠定自動化微操縱技術(shù)的重要基礎17-20
• 1.2.4 自動化聲操縱的研究方興未艾,顯示出巨大的發(fā)展?jié)摿?/span>20
• 1.3 本文的研究內(nèi)容及章節(jié)安排20-23
• 第二章 微視覺自動對焦技術(shù)的研究23-39
• 本章摘要23
• 2.1 引言23-24
• 2.2 物方遠心鏡頭成像光學原理及離焦圖像特征24
• 2.3 基于離散余弦變換和熵變換的聯(lián)合對焦評價函數(shù)24-29
• 2.3.1 傳統(tǒng)對焦評價函數(shù)及其局限性分析24-27
• 2.3.2 聯(lián)合對焦評價函數(shù)的建立27-29
• 2.4 準焦位置搜索算法29-33
• 2.4.1 傳統(tǒng)爬山法及其局限性分析29-30
• 2.4.2 基于自組織特征映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡的搜索算法30-33
• 2.5 實驗研究33-37
• 2.5.1 實驗系統(tǒng)33-34
• 2.5.2 對焦評價函數(shù)的實驗研究34-35
• 2.5.3 準焦位置搜索算法的實驗研究35-36
• 2.5.4 分析與討論36-37
• 2.6 本章小結(jié)37-39
• 第三章 聲操縱環(huán)境下微運動目標自動跟蹤技術(shù)的研究39-55
• 本章摘要39
• 3.1 引言39-40
• 3.2 基于Mean Shift的粒子濾波跟蹤算法40-48
• 3.2.1 傳統(tǒng)Mean Shift算法及其局限性分析40-42
• 3.2.2 基于Mean Shift的粒子濾波運動目標跟蹤算法42-46
• 3.2.3 算法運行效率的改進46-47
• 3.2.4 粒子貧乏問題的解決47-48
• 3.3 實驗研究與分析48-53
• 3.3.1 魯棒性實驗研究48-52
• 3.3.2 實時性實驗研究52-53
• 3.4 本章小結(jié)53-55
• 第四章 基于微視覺伺服的自動化聲操縱系統(tǒng)集成及實驗研究55-73
• 本章摘要55
• 4.1 引言55
• 4.2 實驗系統(tǒng)的設計與開發(fā)55-61
• 4.2.1 系統(tǒng)總體方案55
• 4.2.2 硬件系統(tǒng)開發(fā)55-58
• 4.2.3 軟件系統(tǒng)開發(fā)58-61
• 4.3 微視覺伺服控制技術(shù)的研究61-63
• 4.4 基于微視覺伺服的自動化聲操縱實驗研究63-70
• 4.4.1 可靠性實驗研究63-66
• 4.4.2 自動對焦功能對伺服控制精度的影響66-68
• 4.4.3 超聲信號幅值標定68-69
• 4.4.4 基于微視覺伺服的自動化聲操縱綜合性能實驗研究69-70
• 4.5 本章小結(jié)70-73
• 第五章 總結(jié)與展望73-75
• 5.1 總結(jié)73-74
• 5.2 展望74-75
• 參考文獻75-79
• 在校期間所參與的科研項目和取得的科研成果79

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：應用于自動化聲操縱的微視覺伺服關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：278402