机器视觉下整车尺寸测量系统的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 车辆尺寸测量的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 车辆整车尺寸检测的发展状况与主流技术手段 | 第11-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 边缘检测技术基本原理 | 第15-24页 |
| 2.1 数字图像处理技术的特点 | 第15页 |
| 2.2 图像边缘检测理论 | 第15-22页 |
| 2.2.1 边缘检测的原理 | 第15-17页 |
| 2.2.2 常用边缘检测算子 | 第17-20页 |
| 2.2.3 Canny 算子的边缘检测理论 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 多阀值边缘检测优化算法研究 | 第24-40页 |
| 3.1 基于分块的图像处理方法 | 第24-31页 |
| 3.1.1 基于熵的图像分块原理 | 第24-26页 |
| 3.1.2 多阀值 Otsu 算法的应用 | 第26-31页 |
| 3.2 特征点提取 | 第31-32页 |
| 3.3 基于霍夫变换算法的边缘拟合 | 第32-39页 |
| 3.3.1 直线检测及拟合 | 第32-35页 |
| 3.3.2 曲线检测及拟合 | 第35-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 车辆特征提取及标定 | 第40-57页 |
| 4.1 车辆的特征分类简述 | 第40-43页 |
| 4.1.1 车辆的基本特征 | 第40-41页 |
| 4.1.2 车辆类型的分类 | 第41-43页 |
| 4.2 车辆轮廓特征提取基本流程 | 第43-48页 |
| 4.2.1 背景差分原理 | 第43-44页 |
| 4.2.2 二值化处理 | 第44-45页 |
| 4.2.3 噪点处理 | 第45-47页 |
| 4.2.4 统计平均 | 第47-48页 |
| 4.3 基于机器视觉的标定技术研究 | 第48-53页 |
| 4.3.1 标定方法综述 | 第48页 |
| 4.3.2 标定参照物的选取 | 第48-49页 |
| 4.3.3 标定过程中的坐标变换分析 | 第49-53页 |
| 4.4 数据测量及分析 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 整车尺寸测量系统上位机软件设计 | 第57-63页 |
| 5.1 系统所需硬件设备介绍 | 第57-58页 |
| 5.2 测量系统软件平台的设计与功能实现 | 第58-62页 |
| 5.2.1 软件功能分析 | 第58-60页 |
| 5.2.2 上位机界面开发 | 第60-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
