线结构光绕线质量检测技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 绕线检测技术现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 机器视觉技术现状 | 第10-11页 |
| 1.3 机器视觉测量关键技术及应用 | 第11-13页 |
| 1.3.1 视觉测量的关键技术 | 第12-13页 |
| 1.3.2 视觉测量技术的应用 | 第13页 |
| 1.4 课题研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 测量系统原理及模型的建立 | 第15-23页 |
| 2.1 结构光技术原理及分类 | 第15-18页 |
| 2.1.1 结构光法的分类 | 第15-16页 |
| 2.1.2 测量原理 | 第16-18页 |
| 2.2 绕线质量检测系统总体设计 | 第18-20页 |
| 2.2.1 传统绕线质量检测系统模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 绕线质量检测系统设计 | 第19-20页 |
| 2.3 绕线质量检测方法研究 | 第20-22页 |
| 2.3.1 一般的测量方法 | 第20页 |
| 2.3.2 本文使用的测量方案 | 第20-22页 |
| 2.4 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 摄像机参数标定 | 第23-37页 |
| 3.1 摄像机成像模型 | 第23-27页 |
| 3.1.1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 | 第23-25页 |
| 3.1.2 线性成像模型 | 第25-26页 |
| 3.1.3 非线性成像模型 | 第26-27页 |
| 3.2 摄像机标定概述 | 第27-30页 |
| 3.2.1 摄像机的内参数模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 摄像机外参数模型 | 第28-29页 |
| 3.2.3 摄像头畸变模型 | 第29-30页 |
| 3.3 现有摄像机标定方法 | 第30-33页 |
| 3.3.1 基于 3D 立体靶标的摄像机标定 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于径向约束的摄像机标定 | 第31-32页 |
| 3.3.3 基于平面方格点的摄像机标定 | 第32页 |
| 3.3.4 其他标定方法 | 第32-33页 |
| 3.4 基于平面方格点的摄像机标定原理 | 第33-36页 |
| 3.5 小结 | 第36-37页 |
| 第四章 激光条纹图像处理 | 第37-57页 |
| 4.1 数字图像处理概述 | 第37-38页 |
| 4.2 结构光条预处理算法研究 | 第38-51页 |
| 4.2.1 图像降噪 | 第38-43页 |
| 4.2.2 阈值化分割图像 | 第43-45页 |
| 4.2.3 图像形态学处理 | 第45-51页 |
| 4.3 图像预处理结果 | 第51页 |
| 4.4 图像骨骼化 | 第51-56页 |
| 4.4.1 典型骨骼化算法 | 第52-54页 |
| 4.4.2 本文使用的骨骼化算法 | 第54-56页 |
| 4.5 小结 | 第56-57页 |
| 第五章 绕线质量检测系统实验 | 第57-70页 |
| 5.1 系统硬件平台的构成 | 第57页 |
| 5.2 嵌入式软件平台实现 | 第57-59页 |
| 5.2.1 嵌入式 Linux 操作系统 | 第58页 |
| 5.2.2 软件开发环境 | 第58-59页 |
| 5.3 检测系统软件设计流程 | 第59-67页 |
| 5.3.1 摄像机内外参数的标定 | 第60-63页 |
| 5.3.2 激光条纹图像采集 | 第63-65页 |
| 5.3.3 测量系统结构参数的确定 | 第65-67页 |
| 5.4 线圈匝间距的计算及误差分析 | 第67-69页 |
| 5.4.1 特征值的计算 | 第67-68页 |
| 5.4.2 误差分析 | 第68-69页 |
| 5.5 小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-72页 |
| 总结 | 第70页 |
| 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
