| 第一章 概述 | 第1-18页 |
| 1．1 计算机视觉 | 第8-10页 |
| 1．1．1 计算机视觉研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1．1．2 计算机视觉的特点 | 第9-10页 |
| 1．1．3 计算机视觉的发展 | 第10页 |
| 1．2 机器人视觉 | 第10-16页 |
| 1．2．1 机器人视觉的概念和意义 | 第10-12页 |
| 1．2．2 机器人视觉的关键技术 | 第12-16页 |
| 1．3 作者的主要工作 | 第16-18页 |
| 第二章 机器人视觉系统的摄像机标定 | 第18-32页 |
| 2．1 摄像机标定概述 | 第18-20页 |
| 2．1．1 标定的摄像机模型 | 第18-20页 |
| 2．1．2 需要标定的参数 | 第20页 |
| 2．2 传统的标定方法 | 第20-26页 |
| 2．2．1 利用最优化算法—直接线性变换方法（DLT） | 第21页 |
| 2．2．2 利用透视变换矩阵的摄像机定标方法 | 第21-22页 |
| 2．2．3 Tsai的两步标定法 | 第22-26页 |
| 2．3 作者提出的机器人视觉标定方法 | 第26-31页 |
| 2．3．1 带径向和切向畸变的摄像机模型 | 第26-27页 |
| 2．3．2 摄像机模型的参数求解 | 第27-30页 |
| 2．3．3 实验结果 | 第30-31页 |
| 2．4 小结 | 第31-32页 |
| 第三章 机器人双目视觉系统设计 | 第32-59页 |
| 3．1 机器人视觉系统硬件介绍 | 第32-33页 |
| 3．2 机器人视觉系统软件介绍 | 第33-34页 |
| 3．3 图像采集与数字化 | 第34页 |
| 3．4 图像预处理 | 第34-37页 |
| 3．5 边缘检测 | 第37-45页 |
| 3．5．1 边缘检测基本概念 | 第37页 |
| 3．5．2 边缘检测的常用算法 | 第37-44页 |
| 3．5．3 几种边缘检测算子的比较 | 第44-45页 |
| 3．6 特征提取 | 第45-47页 |
| 3．6．1 链码跟踪 | 第46-47页 |
| 3．6．2 直线特征提取 | 第47页 |
| 3．7 匹配 | 第47-51页 |
| 3．7．1 极线约束 | 第47-49页 |
| 3．7．2 快速匹配 | 第49-51页 |
| 3．8 三维重建 | 第51-54页 |
| 3．9 实验结果 | 第54-57页 |
| 3．10 小结 | 第57-59页 |
| 第四章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录 作者攻读硕士研究生期间完成的论文 | 第64页 |