| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 PT数控转台的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.2 目标跟踪的的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 转台控制系统研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 视觉跟踪方法的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 2 PT视觉数控转台介绍 | 第14-20页 |
| 2.1 视觉数控转台的硬件构成 | 第14-17页 |
| 2.1.1 视觉数控转台总体结构 | 第14-15页 |
| 2.1.2 视觉数控转台硬件工作原理 | 第15-17页 |
| 2.2 视觉数控转台的软件实现 | 第17-20页 |
| 2.2.1 二值化目标识别算法 | 第18页 |
| 2.2.2 PD控制算法 | 第18-20页 |
| 3 PT视觉数控转台的建模 | 第20-32页 |
| 3.1 转轴转角变化与目标像素坐标变化的关系模型 | 第20-27页 |
| 3.1.1 模糊推理建模理论知识 | 第20-24页 |
| 3.1.2 二者关系的模糊推理模型 | 第24-27页 |
| 3.2 转台本体动力学模型 | 第27-30页 |
| 3.3 PT视觉数控转台整体仿真模型 | 第30-32页 |
| 4 基于SIFT特征的目标跟踪算法 | 第32-52页 |
| 4.1 SIFT特征基本理论 | 第32-37页 |
| 4.1.1 尺度空间极值点的检测 | 第32-35页 |
| 4.1.2 定位关键点 | 第35-36页 |
| 4.1.3 为关键点指定方向 | 第36页 |
| 4.1.4 生成关键点描述符 | 第36-37页 |
| 4.2 基于SIFT特征的目标识别仿真 | 第37-41页 |
| 4.3 基于Kalman的预测算法 | 第41-47页 |
| 4.3.1 Kalman纯预测 | 第41-46页 |
| 4.3.2 基于Kalman滤波的预测算法 | 第46-47页 |
| 4.4 Kalman预测算法仿真 | 第47-49页 |
| 4.5 结合Kalman预测和SIFT特征的跟踪算法仿真 | 第49-52页 |
| 5 视觉数控转台的控制算法 | 第52-60页 |
| 5.1 变论域自适应模糊控制算法 | 第52-55页 |
| 5.2 视觉转台系统的变论域自适应模糊控制仿真实现 | 第55-57页 |
| 5.3 视觉转台系统的变论域自适应模糊控制实物实现 | 第57-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
