| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 中厚板板形检测技术的研究现状 | 第8-14页 |
| 1.2.1 接触式中厚板板形检测技术 | 第9页 |
| 1.2.2 非接触式中厚板板形检测技术 | 第9-13页 |
| 1.2.3 中厚板板形检测仪的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 激光三角法的三维扫描技术 | 第14-17页 |
| 1.3.1 垂直入射式 | 第15页 |
| 1.3.2 斜入射式 | 第15-16页 |
| 1.3.3 垂直入射式和斜入射式的比较 | 第16-17页 |
| 1.4 中厚板板形检测系统存在的问题 | 第17页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 中厚板板形检测系统的设计 | 第19-29页 |
| 2.1 中厚板板形检测系统的结构设计及各部分功能介绍 | 第19-20页 |
| 2.2 中厚板板形检测系统的硬件平台架构 | 第20-24页 |
| 2.2.1 CMOS工业相机 | 第20-22页 |
| 2.2.2 线激光器 | 第22-23页 |
| 2.2.3 步进电机控制器 | 第23-24页 |
| 2.2.4 同步带型直线滑台 | 第24页 |
| 2.3 中厚板板形检测系统的软件开发平台 | 第24-28页 |
| 2.3.1 基于Python开发环境 | 第24-25页 |
| 2.3.2 图像处理OpenCV模块 | 第25-26页 |
| 2.3.3 深度学习Tensorflow模块 | 第26-28页 |
| 2.3.4 三维重构模块 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 中厚板板形检测系统实验 | 第29-58页 |
| 3.1 测量系统的标定 | 第29-39页 |
| 3.1.1 相机标定原理 | 第29-36页 |
| 3.1.2 基于Python的相机标定过程和结果 | 第36-39页 |
| 3.2 光条纹图像处理 | 第39-45页 |
| 3.2.1 图像滤波去噪 | 第39-42页 |
| 3.2.2 图像灰度化处理 | 第42-43页 |
| 3.2.3 光条纹中心提取 | 第43-45页 |
| 3.3 BP神经网络建模 | 第45-55页 |
| 3.4 运动方向坐标提取 | 第55-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 中厚板板形三维重构及系统建立 | 第58-65页 |
| 4.1 中厚板板形三维重构 | 第58-61页 |
| 4.2 中厚板板形检测系统的建立 | 第61-62页 |
| 4.3 误差分析 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65页 |
| 5.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 在学研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |