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3D智能传感器视觉测量系统关键算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 引言第11页
    1.2 机器视觉第11-13页
        1.2.1 机器视觉概述第11-12页
        1.2.2 机器视觉的应用领域及面临的问题第12-13页
        1.2.3 视觉测量第13页
    1.3 三维测量技术概述第13-16页
        1.3.1 接触式测量技术第14页
        1.3.2 非接触式测量技术第14-16页
            1.3.2.1 主动式测量技术第14-15页
            1.3.2.2 被动式测量技术第15-16页
    1.4 3D智能传感器视觉测量系统关键算法第16-17页
    1.5 本文结构第17-19页
第二章 摄像机标定算法研究第19-34页
    2.1 相机模型及其参数第19-22页
        2.1.1 面阵相机与针孔相机模型第19-22页
            2.1.1.1 相机外参数第20页
            2.1.1.2 镜头畸变第20-21页
            2.1.1.3 相机内参数第21-22页
    2.2 摄像机标定第22-28页
        2.2.1 线性标定法第22-23页
        2.2.2 非线性标定法第23页
        2.2.3 两步标定法第23-28页
    2.3 摄像机标定实验及精度评价第28-33页
        2.3.1 实验准备第28页
        2.3.2 实验过程第28-29页
        2.3.3 标定结果第29-30页
        2.3.4 标定参数的准确度第30-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 高精度图像特征提取及光条中心提取算法研究第34-48页
    3.1 像素级精度边缘检测第34-37页
        3.1.1 一阶微分边缘检测算子第34-36页
            3.1.1.1 Roberts边缘算子第34-35页
            3.1.1.2 Sobel边缘算子第35页
            3.1.1.3 Canny边缘算子第35-36页
        3.1.2 二阶微分边缘检测算子第36-37页
    3.2 亚像素级精度边缘检测第37-38页
    3.3 高精度椭圆拟合第38-42页
        3.3.1 重心法第38-39页
            3.3.1.1 带阈值的重心法第38-39页
            3.3.1.2 平方加权重心法第39页
        3.3.2 高精度拟合法第39-41页
        3.3.3 圆阵列中心提取实验第41-42页
    3.4 光条中心提取算法研究第42-46页
        3.4.1 基于形态学细化的光条中心提取方法第42-44页
        3.4.2 亚像素光条中心提取方法第44-46页
    3.5 光条中心定位结果及精度第46-47页
    3.6 本章小结第47-48页
第四章 智能传感器标定方法研究第48-64页
    4.1 测量原理第48-49页
        4.1.1 结构光激光器第49页
    4.2 结构光三维视觉测量模型第49-55页
        4.2.1 解析几何模型第49-52页
        4.2.2 透视投影测量模型第52-55页
            4.2.2.1 线结构光视觉面面测量模型第52-54页
            4.2.2.2 线结构光视觉线面测量模型第54-55页
    4.3 测量系统标定方法第55-61页
        4.3.1 锯齿靶法第55-56页
        4.3.2 微分法第56-57页
        4.3.3 已知直线(平面)和图像点匹配法第57页
        4.3.4 基于双重交比不变的标定方法第57-60页
            4.3.4.1 双重交比不变原理第58-59页
            4.3.4.2 标定靶标的设计第59页
            4.3.4.3 模型参数求解过程第59-60页
        4.3.5 系统标定实验第60-61页
    4.4 结构光三维视觉测量精度分析第61-63页
    4.5 本章小结第63-64页
第五章 3D智能传感器关键算法验证软件设计第64-69页
    5.1 软件功能模块第64-65页
    5.2 摄像机标定模块第65-67页
        5.2.1 相机模块实现第65页
        5.2.2 摄像机标定算法模块第65-67页
    5.3 传感器系统标定测量模块第67-68页
    5.4 本章小结第68-69页
第六章 总结及展望第69-71页
    6.1 总结第69-70页
    6.2 展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页
攻硕期间取得的研究成果第75-76页

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