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增强现实辅助维修关键技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第13-29页
    1.1 研究背景与意义第13-16页
    1.2 增强现实技术研究进展第16-18页
    1.3 典型增强现实辅助维修原型系统第18-25页
        1.3.1 ARPPSM(2013 年)第18-19页
        1.3.2 ACARS(2013 年)第19-21页
        1.3.3 ARMAR(2011 年)第21-23页
        1.3.4 AROMA-FF(2011 年)第23-25页
        1.3.5 技术特点对比第25页
    1.4 关键技术分析第25-27页
    1.5 主要研究内容及论文安排第27-29页
第2章 复合角点-边缘特征的维修对象识别技术研究第29-49页
    2.1 引言第29-30页
    2.2 边缘方向直方图特征分析第30-34页
        2.2.1 维修对象的EOH描述方法第30-32页
        2.2.2 面外畸变对EOH影响分析第32-34页
    2.3 维修对象识别定位方法第34-42页
        2.3.1 角点-边缘复合特征提取方法第35-36页
        2.3.2 维修对象模板库构建方法第36-37页
        2.3.3 分类器构建方法第37-38页
        2.3.4 K-D树类内定位方法第38-40页
        2.3.5 维修对象分割与快速特征提取第40-42页
    2.4 实验结果及分析第42-48页
        2.4.1 实验准备第42-43页
        2.4.2 角点和边缘提取算子相组合的KP-EOH特征提取与识别实验第43-45页
        2.4.3 EOH与KP-EOH对比实验第45-46页
        2.4.4 K-D树定位实验第46-47页
        2.4.5 公共库实际场景实验第47-48页
    2.5 本章小结第48-49页
第3章 多特征融合的粒子滤波跟踪注册技术研究第49-73页
    3.1 引言第49-50页
    3.2 压缩感知多特征融合的粒子滤波跟踪技术第50-60页
        3.2.1 基本粒子滤波跟踪第50-51页
        3.2.2 压缩感知特征观测似然模型第51-53页
        3.2.3 纹理与灰度均值特征融合策略第53-54页
            3.2.3.1 目标对象特征提取第53页
            3.2.3.2 相似性计算中的权重选择第53-54页
            3.2.3.3 目标特征向量更新机制第54页
        3.2.4 实验结果及分析第54-60页
            3.2.4.1 算法流程第55页
            3.2.4.2 公共视频库跟踪实验第55-57页
            3.2.4.3 算法性能分析第57-59页
            3.2.4.4 视频跟踪实验第59-60页
    3.3 基于ORB自然特征的三维注册技术第60-71页
        3.3.1 三维注册坐标变换第60-62页
        3.3.2 摄像机线性成像模型第62-63页
        3.3.3 虚拟成像模型构建第63-67页
        3.3.4 ORB特征提取与匹配第67-69页
        3.3.5 单应性矩阵求解第69-70页
        3.3.6 实验结果及分析第70-71页
    3.4 本章小结第71-73页
第4章 辅助维修状态下的手势识别技术研究第73-99页
    4.1 引言第73-74页
    4.2 增强现实环境下的辅助维修状态分析第74-75页
        4.2.1 辅助维修状态第74页
        4.2.2 辅助维修行为第74-75页
    4.3 手势交互过程第75-77页
        4.3.1 手势交互内容第75-76页
        4.3.2 手势视频图像库第76-77页
    4.4 基于肤色累计的手势分割第77-80页
        4.4.1 肤色模型第78页
        4.4.2 背景模型第78-79页
        4.4.3 手势分割第79-80页
    4.5 手势划分及特征提取第80-87页
        4.5.1 手势划分第80-82页
            4.5.1.1 手势状态分析第80-81页
            4.5.1.2 手势状态划分第81-82页
        4.5.2 基于图像属性的静态手势特征第82-83页
        4.5.3 基于方向编码的动态手势特征第83-87页
            4.5.3.1 人手ROI区域第83页
            4.5.3.2 指尖模型第83-84页
            4.5.3.3 基于方向编码的指尖轨迹描述第84-86页
            4.5.3.4 手势轨迹起止点判定第86-87页
    4.6 基于支持向量机的手势识别方法第87-92页
        4.6.1 线性最优分类超平面第87-89页
        4.6.2 支持向量机第89-90页
        4.6.3 核函数第90页
        4.6.4 SVM多分类问题求解第90-91页
        4.6.5 SVM手势识别算法流程第91-92页
    4.7 实验结果及分析第92-97页
        4.7.1 手势划分实验第92-93页
        4.7.2 静态手势识别实验第93-95页
        4.7.3 动态手势识别实验第95-96页
        4.7.4 光照及遮挡影响第96-97页
    4.8 本章小结第97-99页
第5章 增强现实辅助维修原型系统实现与评价方法第99-115页
    5.1 引言第99页
    5.2 增强现实辅助维修原型系统实现第99-109页
        5.2.1 HMD设计第100-107页
            5.2.1.1 OST-HMD设计第100-104页
            5.2.1.2 VST-HMD设计第104-106页
            5.2.1.3 两种方案比较第106-107页
        5.2.2 原型系统组成第107页
        5.2.3 辅助维修流程控制第107-109页
    5.3 增强现实辅助维修评价方法第109-114页
        5.3.1 评价指标确立第109页
        5.3.2 维修引导数据库构建第109-112页
        5.3.3 评价方法第112页
        5.3.4 评价结果及分析第112-114页
    5.4 本章小结第114-115页
总结与展望第115-119页
    论文工作总结第115-116页
    论文创新点第116-117页
    建议继续开展的工作第117-119页
参考文献第119-129页
主要缩略语汇编第129-133页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第133-135页
致谢第135页

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