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基于双目立体视觉的普通工件图像匹配与定位

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 双目视觉基础概述第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-16页
    1.4 本文主要研究内容与结构安排第16-18页
第2章 系统框图与双目摄像机标定第18-36页
    2.1 系统整体结构框图第18-19页
    2.2 摄像机的成像模型第19-24页
        2.2.1 小孔成像模型第19-20页
        2.2.2 坐标系间的转换第20-23页
        2.2.3 摄像机的成像模型第23-24页
    2.3 摄像机的标定第24-27页
        2.3.1 线性摄像机标定第24-25页
        2.3.2 非线性摄像机标定第25-27页
    2.4 改进型混沌粒子群算法第27-32页
        2.4.1 Hough变换的圆心提取第28-29页
        2.4.2 改进型混沌粒子群算法第29-31页
        2.4.3 双目摄像机标定流程第31-32页
    2.5 实验结果及分析第32-35页
    2.6 本章小结第35-36页
第3章 特征提取和立体匹配第36-48页
    3.1 极限约束第36-37页
    3.2 立体校正第37页
    3.3 形状上下文的优化方法第37-44页
        3.3.1 图像预处理第37-38页
        3.3.2 边缘特征点提取第38-39页
        3.3.3 传统形状上下文方法第39-42页
        3.3.4 形状上下文的优化方法第42-43页
        3.3.5 图像立体匹配流程第43-44页
    3.4 实验结果及分析第44-47页
        3.4.1 匹配效果分析第44-46页
        3.4.2 耗时分析第46-47页
    3.5 本章小结第47-48页
第4章 工件三维定位第48-56页
    4.1 工件三维定位第48-50页
        4.1.1 工件抓取点的确定第49页
        4.1.2 工件的三维重建第49-50页
        4.1.3 工件朝向的确定第50页
    4.2 实验结果及误差分析第50-55页
    4.3 本章小结第55-56页
结论第56-57页
参考文献第57-60页
致谢第60页

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