| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 概述 | 第11-12页 |
| 1.2 火炮内膛烧蚀测量的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 光学检测方法 | 第12页 |
| 1.2.2 超声检测方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 光电检测方法 | 第13页 |
| 1.3 本文研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第14页 |
| 1.5 本文的章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 系统的总体方案和全景成像光学系统的设计 | 第16-27页 |
| 2.1 总体方案 | 第16-17页 |
| 2.2 光学成像系统方案 | 第17-20页 |
| 2.3 光学成像系统的设计 | 第20-26页 |
| 2.3.1 CCD相机 | 第21-24页 |
| 2.3.1.1 CCD的结构 | 第22页 |
| 2.3.1.2 CCD的原理 | 第22-23页 |
| 2.3.1.3 CCD的选取 | 第23-24页 |
| 2.3.2 照明系统 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 机电系统 | 第27-39页 |
| 3.1 步进电机 | 第27-31页 |
| 3.1.1 步进电机的结构 | 第28页 |
| 3.1.2 步进电机的工作原理 | 第28-30页 |
| 3.1.3 步进电机的选取 | 第30-31页 |
| 3.2 步进电机的驱动控制 | 第31-37页 |
| 3.2.1 MD-2522两相步进驱动器特性 | 第32页 |
| 3.2.2 MD-2522两相步进驱动器的接口和连线 | 第32-37页 |
| 3.3 传动装置设计 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 全景图像误差校正 | 第39-47页 |
| 4.1 一维图像校正 | 第39-43页 |
| 4.1.1 管壁高度和成像半径的关系推导 | 第39-41页 |
| 4.1.2 棋盘角点检测算法 | 第41-43页 |
| 4.2 二维图像校正 | 第43-46页 |
| 4.2.1 人工神经网络概述 | 第44页 |
| 4.2.2 BP神经网络 | 第44-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 实验研究 | 第47-64页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 实验系统 | 第47-48页 |
| 5.3 一维校正实验 | 第48-52页 |
| 5.4 二维校正实验 | 第52-62页 |
| 5.4.1 BP神经网络构建 | 第53-54页 |
| 5.4.2 BP神经网络训练 | 第54-56页 |
| 5.4.3 BP神经网络预测 | 第56-58页 |
| 5.4.4 基于BP神经网络的二维校正 | 第58-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |