激光智能识别分拣系统关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·计算机视觉的研究历史和现状 | 第10页 |
| ·计算机视觉技术的应用 | 第10-14页 |
| ·论文的研究内容和结构安排 | 第14-17页 |
| 第二章 系统整体系统设计与识别方法选择 | 第17-25页 |
| ·系统整体方案设计 | 第17页 |
| ·传送装置部分设计 | 第17-19页 |
| ·智能识别部分设计 | 第19-22页 |
| ·分拣机构控制系统设计 | 第22-24页 |
| ·分拣机构控制系统的流程 | 第23-24页 |
| ·分拣机构控制程序设计 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 智能识别分拣系统三维测量方法的选择 | 第25-35页 |
| ·物体三维测量方法总结与介绍 | 第25-27页 |
| ·激光三角法的介绍与方法选择 | 第27-31页 |
| ·激光三角法基本原理 | 第27-28页 |
| ·垂直入射法 | 第28页 |
| ·斜入射法 | 第28-29页 |
| ·垂直入射法与斜入射法的比较与选择 | 第29-31页 |
| ·结构光三维测量方法的分类与选择 | 第31-33页 |
| ·点结构光 | 第31页 |
| ·线结构光 | 第31-32页 |
| ·光栅结构光 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 智能识别系统视觉测量装置的参数标定 | 第35-49页 |
| ·摄像机模型 | 第35-41页 |
| ·坐标系 | 第35-36页 |
| ·坐标系变换 | 第36-39页 |
| ·针孔模型 | 第39-40页 |
| ·非线性模型 | 第40-41页 |
| ·相机的标定过程 | 第41-44页 |
| ·线结构光平面的标定 | 第44-47页 |
| ·平移方向速度标定 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 系统的图像处理与三维重建 | 第49-61页 |
| ·图像的预处理过程 | 第49-51页 |
| ·图像噪声的来源 | 第49页 |
| ·图像的预处理 | 第49-51页 |
| ·图像的分割 | 第51页 |
| ·线激光光条中心点的提取 | 第51-58页 |
| ·线激光器的特点 | 第51-52页 |
| ·线激光图像的特点 | 第52-53页 |
| ·线激光光条中心点的提取方法 | 第53-58页 |
| ·工件三维表面重建 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 基于点云匹配的工件识别 | 第61-71页 |
| ·系统的识别方法 | 第61页 |
| ·点云数据的精简 | 第61-66页 |
| ·点云精简方法 | 第62页 |
| ·典型的点云精简方法 | 第62-64页 |
| ·本文选用的点云精简方法 | 第64-66页 |
| ·点云匹配 | 第66-68页 |
| ·点云匹配基础知识 | 第66-67页 |
| ·系统的匹配算法 | 第67-68页 |
| ·工件的识别 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第七章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·工作总结 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
