基于双目结构光扫描的真彩色三维检测技术研究
摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
1.2 三维检测技术研究现状 | 第10-13页 |
1.2.1 结构光测量法 | 第11-12页 |
1.2.2 图像复原法 | 第12-13页 |
1.2.3 立体视觉法 | 第13页 |
1.3 三维视觉检测中存在的问题 | 第13-14页 |
1.4 双目线结构光彩色三维检测关键技术 | 第14页 |
1.5 论文章节安排 | 第14-16页 |
第二章 双目线结构光三维测量技术 | 第16-26页 |
2.1 结构光三维测量技术 | 第16-17页 |
2.2 线结构光三维测量基本模型 | 第17-23页 |
2.2.1 线性摄像机测量模型 | 第18-20页 |
2.2.2 简化数学模型 | 第20-21页 |
2.2.3 考虑畸变数学模型 | 第21-23页 |
2.3 双目线结构光系统方案 | 第23-25页 |
2.3.1 单目线结构光传感器存在的问题 | 第23-24页 |
2.3.2 双目线结构光传感器结构的设计 | 第24-25页 |
2.4 本章小结 | 第25-26页 |
第三章 双目线结构光视觉传感器参数标定 | 第26-38页 |
3.1 双目线结构光视觉传感器标定原理 | 第26-31页 |
3.1.1 摄像机内部参数标定 | 第26-28页 |
3.1.2 双目线结构光传感器外部参数标定 | 第28-31页 |
3.2 摄像机参数标定实验 | 第31-37页 |
3.2.1 摄像机内部参数标定 | 第31-33页 |
3.2.2 结构光系统外部参数标定 | 第33-36页 |
3.2.3 标定参数精度分析 | 第36-37页 |
3.3 本章小结 | 第37-38页 |
第四章 线结构光条纹中心提取研究 | 第38-50页 |
4.1 常见的条纹中心提取方法 | 第38-43页 |
4.1.1 几何中心法 | 第38-39页 |
4.1.2 阈值法 | 第39-40页 |
4.1.3 灰度重心法 | 第40-41页 |
4.1.4 曲线拟合法 | 第41-42页 |
4.1.5 Steger算法 | 第42-43页 |
4.2 梯度重心法 | 第43-46页 |
4.2.1 ROI提取 | 第43-44页 |
4.2.2 条纹图像的灰度梯度 | 第44-45页 |
4.2.3 条纹亚像素中心提取 | 第45-46页 |
4.2.4 算法流程图 | 第46页 |
4.3 实验分析 | 第46-48页 |
4.4 本章小结 | 第48-50页 |
第五章 颜色信息获取研究 | 第50-60页 |
5.1 色彩空间 | 第50-53页 |
5.1.1 sRGB色彩空间 | 第50-51页 |
5.1.2 Lab色彩空间 | 第51-53页 |
5.2 相机颜色标定 | 第53-58页 |
5.2.1 颜色标定原理 | 第54页 |
5.2.2 颜色标定实验 | 第54-56页 |
5.2.3 实验结果分析 | 第56-58页 |
5.3 本章小结 | 第58-60页 |
第六章 点云数据处理与分析 | 第60-72页 |
6.1 点云预处理 | 第60-65页 |
6.1.1 点云去噪 | 第60-63页 |
6.1.2 点云稀疏化 | 第63-65页 |
6.2 点云精拼接 | 第65-67页 |
6.2.1 ICP算法基本原理 | 第65页 |
6.2.2 基于k-dtree算法加速搜索 | 第65-67页 |
6.3 点云拼接结果与分析 | 第67-70页 |
6.4 本章小结 | 第70-72页 |
第七章 三维扫描实验与分析 | 第72-82页 |
7.1 系统总体结构 | 第72-76页 |
7.1.1 系统硬件结构 | 第72-73页 |
7.1.2 系统软件组成 | 第73-76页 |
7.2 实际测量与结果分析 | 第76-81页 |
7.2.1 双目线结构光传感器的标定 | 第76-77页 |
7.2.2 扫描位移系统的标定 | 第77页 |
7.2.3 点云数据获取与拼接 | 第77-79页 |
7.2.4 误差分析 | 第79-81页 |
7.3 本章小结 | 第81-82页 |
总结与展望 | 第82-84页 |
参考文献 | 第84-90页 |
攻读学位期间取得的研究成果 | 第90-92页 |
致谢 | 第92页 |