| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题的研究背景意义和目的 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 课题研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的研究内容、方法和目标 | 第15-17页 |
| 第二章 型材冷弯机器视觉系统的建立 | 第17-41页 |
| 2.1 前言 | 第17页 |
| 2.2 机器视觉的基本组成部分 | 第17-18页 |
| 2.3 在型材冷弯机上建立机器视觉系统 | 第18-24页 |
| 2.4 图像采集视野的选择 | 第24-29页 |
| 2.4.1 进料步长和曲线曲率的探讨 | 第24-28页 |
| 2.4.2 支点距离的探讨 | 第28-29页 |
| 2.5 照明方式的探讨 | 第29-36页 |
| 2.5.1 机器视觉照明方式简介 | 第29-32页 |
| 2.5.2 用于型材冷弯机光源探讨 | 第32-36页 |
| 2.6 摄像机的选择和安装 | 第36-40页 |
| 2.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于机器视觉原理控制型材冷弯成型 | 第41-71页 |
| 3.1 利用机器视觉原理控制型材冷弯成型 | 第41页 |
| 3.2 型材样条曲线和边缘提取曲线拟合 | 第41-45页 |
| 3.2.1 利用弦高来控制曲线成型 | 第41-42页 |
| 3.2.2 样条曲线和边缘提取曲线拟合 | 第42-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 型材边缘特征的提取 | 第47页 |
| 4.1 概述 | 第47页 |
| 4.2 对两个摄像机进行标定 | 第47-52页 |
| 4.2.1 单个摄像机采集图片 | 第47-48页 |
| 4.2.2 利用两个摄像机采集图片 | 第48-49页 |
| 4.2.3 两个摄像机采集图片的成像模型 | 第49-51页 |
| 4. 2. 4两个摄像头成像系统结构以及精度分析 | 第51-52页 |
| 4.3 基于HALCON的两个摄像机视觉成像的实现 | 第52-57页 |
| 4.4 图像的拼接 | 第57-63页 |
| 4.5 型材边缘曲线的提取 | 第63-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 型材成形效果的判断 | 第71-75页 |
| 5.1 确定边缘提取函数的坐标 | 第71页 |
| 5.2 应用HALCON软件判断曲线的拟合 | 第71-72页 |
| 5.3 VC环境下调用HALCON库 | 第72-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 总结与展望 | 第75-77页 |
| 本论文工作的总结 | 第75页 |
| 本文工作展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85页 |