基于激光标定与图像处理的粮仓储粮数量检测系统
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 主要研究内容与章节安排 | 第15-17页 |
| 2 系统硬件设计 | 第17-28页 |
| 2.1 储粮数量检测原理与系统总体设计 | 第17-18页 |
| 2.2 图像采集系统 | 第18-21页 |
| 2.2.1 网络摄像头 | 第18-19页 |
| 2.2.2 PELCO-D协议 | 第19-20页 |
| 2.2.3 透明通道 | 第20-21页 |
| 2.3 云台控制系统 | 第21-22页 |
| 2.3.1 STM32微处理器 | 第21页 |
| 2.3.2 云台电机驱动电路设计 | 第21-22页 |
| 2.4 激光传感器控制系统 | 第22-24页 |
| 2.4.1 激光定位灯 | 第22-23页 |
| 2.4.2 激光测距传感器 | 第23-24页 |
| 2.5 其他辅助模块系统 | 第24-27页 |
| 2.5.1 倾角传感器 | 第24-25页 |
| 2.5.2 LED照明电路 | 第25-26页 |
| 2.5.3 雨刷电机控制设计 | 第26-27页 |
| 2.6 实验环境搭建 | 第27-28页 |
| 3 摄像头参数标定 | 第28-42页 |
| 3.1 摄像头成像原理与线性模型 | 第28-29页 |
| 3.2 坐标系之间的转化与摄像头内外参数 | 第29-32页 |
| 3.2.1 建立坐标系 | 第30-32页 |
| 3.2.2 摄像机的内外参数 | 第32页 |
| 3.3 摄像机标定方法概述 | 第32-37页 |
| 3.3.1 传统标定法与自标定方法 | 第32-33页 |
| 3.3.2 线性标定法 | 第33-36页 |
| 3.3.3 非线性标定法 | 第36页 |
| 3.3.4 两步法 | 第36-37页 |
| 3.4 基于EmguCV的摄像机标定 | 第37-42页 |
| 4 图像畸变校正 | 第42-55页 |
| 4.1 畸变校正目的和意义 | 第42页 |
| 4.2 摄像机的畸变模型 | 第42-47页 |
| 4.2.1 摄像机畸变模型 | 第42-44页 |
| 4.2.2 图像畸变的类型 | 第44-46页 |
| 4.2.3 非线性摄像机内部参数求解原理 | 第46-47页 |
| 4.3 图像畸变校正的方法概述 | 第47-50页 |
| 4.3.1 牛顿法 | 第48-49页 |
| 4.3.2 最速下降法 | 第49-50页 |
| 4.4 基于EmguCV的摄像机畸变校正 | 第50-55页 |
| 5 粮面图像透视变换与二值化 | 第55-71页 |
| 5.1 透视变换 | 第55-62页 |
| 5.1.1 透视变换原理介绍 | 第55-56页 |
| 5.1.2 透视变换步骤 | 第56-59页 |
| 5.1.3 透视变换实验与分析 | 第59-62页 |
| 5.2 粮面图像处理 | 第62-71页 |
| 5.2.1 粮面图像处理总体流程 | 第62页 |
| 5.2.2 彩色图像灰度处理 | 第62-64页 |
| 5.2.3 中值滤波器 | 第64-66页 |
| 5.2.4 图像增强 | 第66-68页 |
| 5.2.5 图像二值化 | 第68-71页 |
| 6 储粮数量检测 | 第71-80页 |
| 6.1 激光光斑位置确定 | 第71-75页 |
| 6.1.1 RGB色彩空间 | 第71-72页 |
| 6.1.2 激光光斑提取 | 第72-75页 |
| 6.2 储粮平面面积计算 | 第75-77页 |
| 6.3 储粮高度与数量计算 | 第77-78页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第78-80页 |
| 7 总结与展望 | 第80-82页 |
| 7.1 总结 | 第80页 |
| 7.2 展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 附录 | 第85-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 作者简介 | 第94页 |
