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面向复杂作业的微操作机器人系统视觉反馈与定位研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 绪论第13-35页
 第一节 微操作机器人系统概述第13-20页
     ·微操作的特点第13-14页
     ·微操作机器人的概念与组成第14-15页
     ·微操作机器人系统的发展与应用第15-17页
     ·面向生物工程的微操作机器人系统第17-20页
 第二节 微操作复杂作业第20-31页
     ·微操作复杂作业第20-24页
     ·微操作中的视野拓展技术研究现状第24-28页
     ·微操作中的定位技术研究现状第28-31页
 第三节 论文的主要研究内容第31-35页
     ·论文主要研究内容第31-32页
     ·论文章节安排第32-33页
     ·论文组织框架第33-35页
第二章 基于图像拼接的显微视野拓展第35-55页
 第一节 引言第35-36页
 第二节 基于混合策略的显微图像拼接方法第36-47页
     ·基于混合策略的显微图像拼接方法第36-38页
     ·SIFT特征检测与图像特征匹配第38-41页
     ·基于SIFT特征的图像区域匹配第41-44页
     ·混合策略中的局部图像定位第44页
     ·图像拼接冲突与解决方案第44-45页
     ·简化的多波段图像融合第45-47页
 第三节 基于分层递阶结构的全局视野第47页
 第四节 显微视野拓展与全局视野构建实验第47-52页
     ·SIFT特征检测及参数分析第48页
     ·显微图像拼接结果第48-52页
     ·分层递阶结构的全局视野第52页
 第五节 小结第52-55页
第三章 基于Canny边缘检测的显微图像复原第55-69页
 第一节 引言第55-56页
 第二节 模糊显微图像分析第56-58页
 第三节 基于Canny边缘检侧的半盲图像复原第58-62页
     ·基于Canny边缘检侧的半盲图像复原算法第58-59页
     ·图像复原算法的各向异性扩散特性第59-60页
     ·图像复原算法离散化第60-61页
     ·正则化参数分析第61-62页
 第四节 基于Canny边缘检测的图像复原实验第62-68页
     ·显微图像复原结果第63-65页
     ·常规图像的复原结果对比第65-68页
 第五节 小结第68-69页
第四章 全局视野中的目标全局定位与重定位第69-85页
 第一节 引言第69页
 第二节 全局视野中的目标分层全局定位方法第69-74页
     ·目标的分层全局定位第70-71页
     ·图像块中目标局部定位第71-73页
     ·分层目标全局定位实验第73-74页
 第三节 全局视野中的目标组重定位方法第74-82页
     ·基于邻近目标构型的目标组匹配方法第74-77页
     ·基于邻近目标构型的目标组重定位方法第77-80页
     ·基于邻近目标构型的目标组重定位仿真实验第80-82页
 第四节 分层目标排序方法第82-84页
     ·分层目标排序方法第82页
     ·全局视野标准坐标系研究第82-84页
 第五节 小结第84-85页
第五章 基于离焦显微图像反馈的微操作工具深度方向定位第85-103页
 第一节 引言第85-86页
 第二节 基于离焦光学传递函数的显微成像系统模型第86-93页
     ·光学显微镜物镜参数分析第86-87页
     ·显微镜物镜离焦光学传递函数第87-89页
     ·离焦光学传递函数离散化第89-91页
     ·显微数字成像系统的离焦成像模型第91-93页
 第三节 微操作工具深度方向在线定位方法第93-95页
     ·理论离焦量计算第93-94页
     ·条状物体快速辨识算法第94-95页
     ·微操作工具深度方向定位第95页
 第四节 微针深度方向定位实验第95-102页
     ·离焦光学传递函数模型参数第96页
     ·标定实验设计第96-97页
     ·微针深度方向定位第97-101页
     ·与高斯成像模型结果对比第101-102页
 第五节 小结第102-103页
第六章 批量生物目标显微视野拓展与定位实验第103-115页
 第一节 面向复杂作业的微操作机器人系统第103-106页
     ·微操作机器人系统机械及硬件结构第104-105页
     ·微操作机器人系统软件平台第105页
     ·全自动的显微视觉系统第105-106页
 第二节 批量生物目标微操作复杂作业实验设计第106-108页
 第三节 基于全局视野的显微图像平面视野拓展与定位实验第108-112页
 第四节 基于离焦显微图像反馈的深度方向定位实验第112-114页
 第五节 小结第114-115页
第七章 结论与展望第115-119页
 第一节 结论第115-116页
 第二节 展望第116-119页
参考文献第119-127页
致谢第127-128页
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果第128页

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