基于结构光的眼镜镜框轮廓测量系统的研究
| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 镜片加工的国内外研究概况 | 第13-14页 |
| 1.3 三维形貌测量研究概况 | 第14-21页 |
| 1.3.1 被动式测量法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 主动式测量法 | 第17-21页 |
| 1.4 国内外对于高光问题的处理方法 | 第21-23页 |
| 1.5 课题研究目标、内容及论文结构 | 第23-25页 |
| 1.5.1 课题研究目标 | 第23页 |
| 1.5.2 课题研究内容 | 第23-24页 |
| 1.5.3 论文结构 | 第24-25页 |
| 1.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第2章 三维测量系统的设计及精度分析 | 第26-37页 |
| 2.1 眼镜镜框三维轮廓测量系统的方案选择 | 第26-27页 |
| 2.2 物体边缘细节丢失问题的解决 | 第27-28页 |
| 2.3 3dsMax结构光系统仿真 | 第28-29页 |
| 2.4 系统精度分析 | 第29-36页 |
| 2.4.1 结构光视觉传感器数学模型 | 第29-32页 |
| 2.4.2 结构光视觉测量误差分析 | 第32-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 三维形貌测量高光问题的处理 | 第37-47页 |
| 3.1 类镜面物体高光问题的成因 | 第37-39页 |
| 3.2 高光问题的解决方案 | 第39页 |
| 3.3 高动态成像技术 | 第39-41页 |
| 3.3.1 基于辐射度域的多曝光融合 | 第40-41页 |
| 3.3.2 基于图像域的多曝光融合 | 第41页 |
| 3.4 基于多曝光融合的高光问题处理 | 第41-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 结构光条纹的图像处理 | 第47-57页 |
| 4.1 条纹图像预处理 | 第47-55页 |
| 4.1.1 Gamma变换提高图像对比度 | 第47-49页 |
| 4.1.2 眼镜镜框ROI提取 | 第49-51页 |
| 4.1.3 条纹图像二值化 | 第51-52页 |
| 4.1.4 形态学运算去除噪声 | 第52-55页 |
| 4.2 条纹中心提取 | 第55-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 多线结构光的解码与实验验证 | 第57-73页 |
| 5.1 多线结构光三维测量公式推导 | 第57-59页 |
| 5.2 多线结构光解码算法设计 | 第59-65页 |
| 5.2.1 基于标志条纹投射确定序号0条纹 | 第59-60页 |
| 5.2.2 条纹编号的遍历轨迹确定 | 第60-62页 |
| 5.2.3 基于边界跟踪和滑动窗口的轨迹遍历 | 第62-63页 |
| 5.2.4 基于双指针寻迹的条纹序号标记 | 第63-64页 |
| 5.2.5 条纹序号标记程序流程图 | 第64-65页 |
| 5.3 基于查找表法的点云深度信息恢复 | 第65-67页 |
| 5.4 测量系统实验验证 | 第67-72页 |
| 5.4.1 实验系统的搭建 | 第67-68页 |
| 5.4.2 实验流程 | 第68页 |
| 5.4.3 基于查找表法的点云深度信息恢复实验 | 第68-69页 |
| 5.4.4 点云深度测量的精度验证 | 第69-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 作者简介 | 第79页 |
