煤矸分拣Delta并联机器人关键技术研究

　　本书是在 自然科学基金课题研究的基础上进一步完善而成的。书中在介绍煤矸分拣Delta并联机器人工作原理的基础上，针对煤矸分拣速度高、变负载等特殊工况，重点对机器人误差建模与分析、煤矸图像识别、模糊自适应控制等关键技术进行了研究。本书理论与实际紧密结合，是Delta并联机器人在煤矸分拣领域的初次应用和探索。本书可供从事煤矸分拣工作和Delta并联机器人设计、制造、使用、管理等技术研究及应用的研发人员及工程技术人员参考，同时也可作为相关专业本科生、研究生开展科研工作的参考用书。

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1 绪论
1.1 引言
1.2 煤矸分选的主要方法
1.3 煤矸分选 外研究现状
1.4 并联机器人概述
1.5 研究现状总结
1.6 主要研究工作
2 煤矸机器人分拣系统设计
2.1 分拣系统整体方案设计
2.2 煤矸分拣系统目标跟踪设计
2.3 分拣系统的硬件选型
2.4 本章小结
3 Delta并联机器人运动学分析
3.1 并联机器人描述及坐标系建立
3.2 机器人运动学分析
3.3 机器人的雅克比矩阵
3.4 本章小结
4 静态运动误差建模及分析
4.1 静态运动误差建模
4.2 运动误差灵敏度分析
4.3 运动精度可靠性分析
4.4 算例分析
4.5 本章小结
5 考虑平行度误差的运动建模及误差分析
5.1 机构平行度误差的产生
5.2 考虑平行度误差时运动误差建模
5.3 考虑平行度误差时运动误差分析
5.4 算例分析
5.5 本章小结
6 运动误差补偿与控制
6.1 运动误差综合
6.2 运动误差补偿原理
6.3 算例分析
6.4 机器人运动误差补偿程序设计
6.5 本章小结
7 煤矸图像识别方法研究
7.1 煤矸图像预处理
7.2 煤矸图像分割
7.3 基于灰度直方图的煤与矸石灰度特征提取
7.4 基于灰度共生矩阵的煤与矸石纹理特征提取
7.5 支持向量机煤与矸石识别方法
7.6 本章小结
8 低照度煤矸图像识别增强研究
8.1 Retinex理论算法原理
8.2 改进的Retinex算法：H-GF-MSR算法
8.3 实验过程与结果分析
8.4 本章小结
9 煤矸分拣机器人模糊自适应控制研究
9.1 Delta并联机器人运动学和动力学模型
9.2 模糊自适应鲁棒控制器设计
9.3 模糊自适应鲁棒控制仿真
9.4 本章小结
10 煤矸分拣机器人实验研究
10.1 煤矸分拣系统软件功能设计
10.2 煤矸分拣系统综合标定
10.3 煤矸图像筛选和重复性问题
10.4 煤矸在线分拣实验
10.5 本章小结
参考文献