| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 增材制造研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 三维形貌检测研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 第二章 三维形貌扫描实验系统及数学模型 | 第17-31页 |
| 2.1 实验系统组成及其工作原理 | 第17-18页 |
| 2.2 相机模型及其标定 | 第18-23页 |
| 2.2.1 线性相机模型 | 第18-20页 |
| 2.2.2 非线性相机模型 | 第20页 |
| 2.2.3 相机内参数标定及结果 | 第20-22页 |
| 2.2.4 相机外参数标定及结果 | 第22-23页 |
| 2.3 双目立体视觉 | 第23-27页 |
| 2.3.1 双目视觉立体原理 | 第23-25页 |
| 2.3.2 计算结果展示及误差分析 | 第25-27页 |
| 2.4 线结构光检测数学模型 | 第27-30页 |
| 2.4.1 光平面方程及标定 | 第27-29页 |
| 2.4.2 检测原理 | 第29页 |
| 2.4.3 计算结果展示及误差分析 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 点云获取算法流程及关键技术分析 | 第31-44页 |
| 3.1 点云获取算法流程 | 第31-33页 |
| 3.2 标定点中心提取算法 | 第33-37页 |
| 3.2.1 筛选标记点 | 第34-36页 |
| 3.2.2 计算标记点中心像素 | 第36-37页 |
| 3.3 标定点立体匹配算法 | 第37-41页 |
| 3.3.1 自动跟踪算法 | 第37-39页 |
| 3.3.2 手动跟踪算法 | 第39-41页 |
| 3.4 自定位原理 | 第41-43页 |
| 3.4.1 正交Procrustes求解坐标变换矩阵 | 第41-42页 |
| 3.4.2 数据自动对齐原理 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 点云后处理 | 第44-56页 |
| 4.1 点云去噪 | 第44-46页 |
| 4.2 均匀采样 | 第46-48页 |
| 4.3 曲面重建 | 第48-51页 |
| 4.4 在线扫描软件 | 第51-52页 |
| 4.5 扫描精度分析 | 第52-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 形貌检测技术在增材制造中的应用 | 第56-68页 |
| 5.1 形貌检测技术在增材制造中的作用 | 第56-57页 |
| 5.2 特征信息提取算法 | 第57-65页 |
| 5.2.1 多层单道增材制造的特征提取算法 | 第58-63页 |
| 5.2.2 多层多道增材制造的特征提取算法 | 第63-65页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第65-68页 |
| 5.3.1 多层单道堆敷检测与控制 | 第65-67页 |
| 5.3.2 多层多道堆敷检测与控制 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |