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基于改进三角测量法的机器视觉引导系统

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 机器视觉引导技术课题来源第10-11页
    1.2 机器视觉引导技术研究现状以及存在问题第11-14页
        1.2.1 研究现状第11-13页
        1.2.2 现有机器视觉引导技术存在问题第13-14页
    1.3 课题的主攻方向及现实意义第14-15页
        1.3.1 课题的主攻方向第14页
        1.3.2 研究课题现实意义第14-15页
    1.4 论文模块分布安排第15-16页
第二章 机器视觉引导系统第16-32页
    2.1 机器视觉引导系统应用的理论及研究方法第16-25页
        2.1.1 坐标系转换与视觉标定第16-20页
        2.1.2 十字激光器-相机共同光学标定立体视觉系统第20-25页
    2.2 目标识别与三维角度定位第25-32页
        2.2.1 对立体视觉系统进行畸变校正第26-28页
        2.2.2 应用图像立体匹配求解三维对应角度第28-32页
第三章 机器视觉引导系统整体设计第32-36页
    3.1 机器视觉引导系统整体分析第32页
    3.2 机器视觉引导系统硬件设计第32-35页
        3.2.1 硬件系统构成第32-33页
        3.2.2 硬件系统选型第33-35页
    3.3 机器视觉模块软件设计及功能实现第35-36页
第四章 机器视觉图像识别检测处理过程第36-52页
    4.1 图像采集及预处理第36-40页
        4.1.1 图像增强以及灰度变换第36-38页
        4.1.2 滤波降噪第38-39页
        4.1.3 提取边缘信息第39-40页
    4.2 图像特征检测第40-45页
        4.2.1 图像分割第41页
        4.2.2 直线检测第41-43页
        4.2.3 角度检测第43-45页
    4.3 深度信息检测第45-51页
        4.3.1 分离标定物像素信息第45-49页
        4.3.2 分离激光直线像素信息第49-51页
    4.4 图像信息的整合第51-52页
第五章 数据测量结果及误差分析第52-56页
    5.1 数据检测结果第52-54页
    5.2 数据检测结果影响因素分析第54-56页
第六章 结论与展望第56-58页
    6.1 结论第56页
    6.2 展望第56-58页
参考文献第58-62页
致谢第62-63页

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