基于视觉导向的插件机定位技术的研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 基准点定位算法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 相机标定研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 机器视觉的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本文研究内容以及安排 | 第19-21页 |
| 第二章 基准点定位算法预研究 | 第21-32页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 图像滤波算法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 线性滤波 | 第21-23页 |
| 2.2.2 非线性滤波 | 第23-24页 |
| 2.3 阈值分割 | 第24-28页 |
| 2.3.1 阈值分割原理 | 第24-25页 |
| 2.3.2 双峰法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 OTSU算法 | 第26-27页 |
| 2.3.4 基于OTSU算法的图像二值化分割 | 第27-28页 |
| 2.4 边缘检测 | 第28-31页 |
| 2.4.1 边缘检测算子 | 第28-30页 |
| 2.4.2 基于Canny算法的图像边缘检测 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于基准点特征的检测算法 | 第32-44页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 基准点边缘曲线提取基本算法 | 第32-38页 |
| 3.2.1 Hough变换算法基本原理 | 第32-34页 |
| 3.2.2 基于Hough变换的基准点边缘提取 | 第34-35页 |
| 3.2.3 Hough变换参数选择 | 第35-38页 |
| 3.3 重复边缘直线合并 | 第38-41页 |
| 3.3.1 无监督聚类算法原理 | 第38-39页 |
| 3.3.2 改进的分级聚类算法 | 第39-41页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 相机标定 | 第44-60页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 相机成像模型 | 第44-50页 |
| 4.2.1 针孔成像模型 | 第46-47页 |
| 4.2.2 相机透镜畸变 | 第47-49页 |
| 4.2.3 标定参数 | 第49-50页 |
| 4.3 张正友平面标定法 | 第50-57页 |
| 4.3.1 理论基础 | 第50-53页 |
| 4.3.2 相机参数优化方法 | 第53-57页 |
| 4.4 相机标定实验 | 第57-58页 |
| 4.4.1 标定物概述 | 第57页 |
| 4.4.2 相机标定实验结果 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小节 | 第58-60页 |
| 第五章 插件机视觉定位平台系统的设计与实现 | 第60-71页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 插件机硬件平台的设计 | 第60-66页 |
| 5.2.1 插件机的控制系统 | 第60-63页 |
| 5.2.2 插件机的视觉系统 | 第63-66页 |
| 5.3 插件机软件平台设计 | 第66-68页 |
| 5.4 插件机的实际效果 | 第68-70页 |
| 5.5 本章小节 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 论文主要结论 | 第71页 |
| 6.2 工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第78-79页 |
| 附录 | 第79-82页 |
