| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·研究领域极其相关发展 | 第14-19页 |
| ·位移测量技术简介 | 第14-15页 |
| ·非接触位移传感器简介 | 第15-16页 |
| ·激光三角传感器的基本原理和应用 | 第16-19页 |
| ·论文的主要工作及章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 集成视觉的增强型光学测距传感器系统构架 | 第21-29页 |
| ·传感器的组成介绍 | 第21页 |
| ·第一代基于自由镜面的传感器 | 第21-22页 |
| ·第二代集成视觉的增强型光学位移传感器 | 第22-27页 |
| ·第二代传感器的光学设计 | 第22-24页 |
| ·新传感器的信号处理平台 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 DSP系统软件 | 第29-47页 |
| ·DSP/BIOS实时操作系统 | 第29-30页 |
| ·简介 | 第29页 |
| ·为什么要使用DSP/BIOS作为实时内核 | 第29页 |
| ·使用DSP/BIOS的抢占式多任务管理系统 | 第29-30页 |
| ·TI程序参考框架 | 第30-32页 |
| ·使用DSP/BOIS DRIVER DEVELOPER'S KIT(DDK)设计驱动程序 | 第32-36页 |
| ·DSP/BOIS Driver Developer's Kit(DDK)简介 | 第32页 |
| ·DDK的两层驱动程序模型 | 第32-33页 |
| ·使用DDK实现视频采集驱动 | 第33-34页 |
| ·CMOS图像数据格式转换 | 第34-36页 |
| ·使用高速缓存 | 第36-38页 |
| ·为什么要使用高速缓存 | 第36-38页 |
| ·适当调整存储结构以减少数据和程序miss的次数 | 第38页 |
| ·利用miss pipelining | 第38页 |
| ·程序的流水线优化 | 第38-40页 |
| ·程序优化流程 | 第38-39页 |
| ·系统程序优化 | 第39-40页 |
| ·自加载系统 | 第40-45页 |
| ·背景分析 | 第40-41页 |
| ·COFF文件结构简介 | 第41-44页 |
| ·如何设计自加载系统 | 第44-45页 |
| ·系统软件测试实验 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 信号处理快速算法设计 | 第47-63页 |
| ·传统算法简介 | 第47-48页 |
| ·粗检测算法 | 第47页 |
| ·精检测算法 | 第47-48页 |
| ·算法分析 | 第48-49页 |
| ·首先考虑粗检测算法部分。 | 第48-49页 |
| ·提取图像的ROI区域。 | 第49页 |
| ·用自适应窗口法跌代计算精确的半径值。 | 第49页 |
| ·粗检测快速算法 | 第49-52页 |
| ·粗检测算法的进一步改进,使用KALMAN跟踪 | 第52-58页 |
| ·离散Kalman滤波器 | 第52-55页 |
| ·使用Kalman滤波器预测粗检测半径 | 第55-56页 |
| ·如何处理预测中的异常情况 | 第56页 |
| ·初始化Kalman滤波器 | 第56-58页 |
| ·改进精检测算法 | 第58-60页 |
| ·快速算法对比试验与测试 | 第60-62页 |
| ·精检测改进算法对比试验 | 第60-62页 |
| ·粗检测快速算法有效性测试 | 第62页 |
| ·改进粗检测算法和精检测算法在DSP平台上的速度测试 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结和展望 | 第63-65页 |
| ·论文总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加科研情况 | 第68页 |
