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1. 毕业设计（论文）主要内容：
视觉是机器人最重要的感知技术之一，结合机器视觉与机器人控制的视觉伺服技术为目标识别与抓取提供了可行的解决方案。本课题拟研究图像特征的提取和匹配算法，对Kinect v2深度摄像头采集的图像进行滤波预处理，然后对不同类型物体的图像，提取图像的极值点特征，对图像进行特征提取和匹配，进行目标物体定位并计算其三维坐标；搭建视觉伺服的机器人目标抓取系统框架，对机器人进行手眼标定，确定机械手的相对坐标，建立实时通信并实现对目标物体的抓取实验。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。
（2）完成开题报告。
（3）学习基于Opencv函数库的图像处理编程方法，实现图像特征提取与匹配算法的研究，进行目标物体定位并计算其三维坐标；搭建视觉伺服的机器人目标抓取系统框架，对机器人进行手眼标定，实现对目标物体的抓取实验。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。
（3）第7－9周： 学习基于Opencv函数库的图像处理编程方法，实现图像特征提取与匹配算法的研究，进行目标物体定位并计算其三维坐标。
4. 主要参考文献
[1]. Yang J, Xiao Y , Cao Z . Toward the Repeatability and Robustness of the LocalReference Frame for 3D Shape Matching: An Evaluation[J]. IEEE Transactions onImage Processing, 2018, PP(99):1-1.
[2]. Reis D H D , Welfer D , CuadrosM A D S L , et al. Mobile Robot Navigation Using an Object Recognition Softwarewith RGBD Images and the YOLO Algorithm[J].
[3]. JudithMüller, Frese U , Thomas Rfer. Grab a mug - Object detection and grasp motionplanning with the Nao robot[C]// IEEE-RAS International Conference on HumanoidRobots. IEEE, 2013.
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