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面向大幅面布料激光切割快速标定与多目标识别算法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 本课题研究背景及意义第13-14页
    1.2 摄像机标定的研究现状第14页
    1.3 模板匹配的国内外研究现状第14-17页
        1.3.1 国外研究现状第14-16页
        1.3.2 国内研究现状第16-17页
    1.4 本文的主要研究内容第17-19页
    1.5 本文的章节安排第19-21页
第二章 基于九圆点的摄像机自标定算法第21-34页
    2.1 引言第21页
    2.2 相机标定的基本原理第21-22页
    2.3 相机模型第22-24页
        2.3.1 线性模型第22-23页
        2.3.2 非线性模型第23-24页
    2.4 坐标转换第24-27页
        2.4.1 像素坐标与图像平面坐标关系第24-25页
        2.4.2 图像平面坐标与相机坐标系关系第25-26页
        2.4.3 相机坐标系与世界坐标系关系第26-27页
    2.5 激光切割视觉系统摄像机快速标定方法第27-33页
        2.5.1 基于九圆点的标定算法设计思路第27-28页
        2.5.2 算法的流程第28-30页
        2.5.3 九圆点标定算法的实现过程第30-31页
        2.5.4 九圆点标定算法的实验验证第31-33页
    2.6 本章小结第33-34页
第三章 基于双线性插值算法的粗匹配算法第34-53页
    3.1 引言第34页
    3.2 粗匹配算法设计思路第34-35页
    3.3 目标旋转角度的求解及校正第35-41页
        3.3.1 傅里叶变换求图像旋转角度原理第35页
        3.3.2 图像的傅里叶变换第35-37页
        3.3.3 频域图像的处理及直线检测第37-38页
        3.3.4 图像旋转角度的求解及图像校正第38-41页
    3.4 基于双线性插值算法的粗匹配原理第41-46页
        3.4.1 双线性插值原理第41-42页
        3.4.2 图像缩放的实验结果与分析第42-44页
        3.4.3 基于双线性插值算法粗匹配流程第44-46页
    3.5 粗匹配的实现过程第46-52页
        3.5.1 模板的创建第46-48页
        3.5.2 粗匹配的实验结果与分析第48-52页
    3.6 本章小结第52-53页
第四章 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配算法第53-61页
    4.1 引言第53页
    4.2 精匹配算法设计思路第53-54页
    4.3 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配第54-58页
        4.3.1 小生境遗传算法第54-55页
        4.3.2 分区域隔离小生境遗传算法第55页
        4.3.3 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配算法设计第55-56页
        4.3.4 编码方法的设计第56页
        4.3.5 操作算子第56页
        4.3.6 目标函数第56页
        4.3.7 终止准则第56-57页
        4.3.8 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配流程第57-58页
    4.4 精匹配的实验结果与分析第58-60页
    4.5 本章小结第60-61页
第五章 实验结果分析和系统软件介绍第61-72页
    5.1 引言第61页
    5.2 实验的硬件与软件环境第61-63页
        5.2.1 实验的硬件环境第61-62页
        5.2.2 实验的软件环境第62页
        5.2.3 标定与识别总运行流程图第62-63页
    5.3 实验的结果与性能分析第63-68页
        5.3.1 算法的性能评价标准第63-64页
        5.3.2 匹配过程的性能测试第64-68页
    5.4 软件系统开发与实现第68-71页
        5.4.1 摄像机标定工具栏第69页
        5.4.2 模板匹配工具栏第69-71页
    5.5 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
    6.1 总结第72-73页
    6.2 展望第73-74页
参考文献第74-78页
攻读学位期间发表的论文第78-80页
致谢第80页

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