基于双目立体视觉的大堆物料体积测量方法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 1 绪论 | 第14-23页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第14-15页 |
| ·机器视觉 | 第15-21页 |
| ·机器视觉概述 | 第15-16页 |
| ·机器视觉的发展和系统构成 | 第16-19页 |
| ·机器视觉的应用领域 | 第19-20页 |
| ·机器视觉面临的挑战 | 第20-21页 |
| ·本文的主要研究内容及组织结构 | 第21-23页 |
| ·主要研究内容 | 第21-22页 |
| ·组织结构 | 第22-23页 |
| 2 视觉检测的理论基础 | 第23-45页 |
| ·摄像机标定原理 | 第23-30页 |
| ·摄像机参数 | 第23-24页 |
| ·摄像机参考坐标系 | 第24-26页 |
| ·线性摄像机模型及其标定 | 第26-29页 |
| ·非线性摄像机模型及其标定 | 第29-30页 |
| ·摄像机标定方法 | 第30-39页 |
| ·棋盘格法标定原理 | 第32-34页 |
| ·棋盘格法摄像机内部参数标定算法 | 第34-36页 |
| ·摄像机外部参数标定算法 | 第36-39页 |
| ·双目立体视觉 | 第39-43页 |
| ·双目立体视觉基本原理 | 第39-40页 |
| ·双目立体视觉数学模型 | 第40-41页 |
| ·双目立体视觉技术实现步骤 | 第41-42页 |
| ·摄像头标定过程流程图 | 第42-43页 |
| ·视觉检测软件环境 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 3 物料特征的图像检测 | 第45-51页 |
| ·图像处理基本概述 | 第45-48页 |
| ·图像采集 | 第46-47页 |
| ·灰度化 | 第47页 |
| ·滤波 | 第47页 |
| ·二值化 | 第47-48页 |
| ·Blob | 第48页 |
| ·图像灰度法Harris角点检测 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 4 三维重建技术 | 第51-55页 |
| ·三维重建技术基本概述 | 第51页 |
| ·三维重建系统实验环境 | 第51-54页 |
| ·实验硬件装置简介 | 第51-52页 |
| ·系统软件开发环境简介 | 第52-53页 |
| ·三维坐标计算 | 第53-54页 |
| ·OpenGL三维图像显示 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 实验研究 | 第55-72页 |
| ·实验系统设计 | 第55-58页 |
| ·系统结构 | 第55页 |
| ·设计方案 | 第55-57页 |
| ·设计目的 | 第57-58页 |
| ·实验过程 | 第58-62页 |
| ·摄像机参数标定 | 第58-60页 |
| ·双目视觉参数获取 | 第60页 |
| ·立体视觉检测 | 第60-61页 |
| ·三维建模显示 | 第61-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-72页 |
| ·实验分析 | 第62-67页 |
| ·实验结果讨论 | 第67-69页 |
| ·误差分析 | 第69-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-73页 |
| ·总结 | 第72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 作者简介 | 第76页 |
