高温金属件三维形貌测量方法与系统研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 三维测量技术 | 第11-14页 |
| 1.2.1 三维测量技术概述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 光学三维测量技术 | 第12-14页 |
| 1.3 结构光三维测量技术的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第16-19页 |
| 第2章 高温金属件辐射特性与图像采集 | 第19-29页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 高温金属件的热辐射特性分析 | 第19-22页 |
| 2.3 滤光技术 | 第22-28页 |
| 2.3.1 物理滤光技术 | 第22-24页 |
| 2.3.2 数字滤光技术 | 第24页 |
| 2.3.3 组合滤光技术可靠性验证 | 第24-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 高温金属件三维测量算法 | 第29-37页 |
| 3.1 三维测量算法 | 第29-35页 |
| 3.1.1 系统标定 | 第30-32页 |
| 3.1.2 双目立体视觉原理 | 第32-33页 |
| 3.1.3 基于格雷编码结构光的立体匹配算法 | 第33-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于REAF的立体匹配算法研究 | 第37-47页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 基于REAF的立体匹配算法 | 第38-42页 |
| 4.2.1 REAF模型 | 第38页 |
| 4.2.2 递归类型 | 第38-39页 |
| 4.2.3 递归聚合 | 第39-41页 |
| 4.2.4 REAF算法的分类及评判标准 | 第41-42页 |
| 4.3 基于REAF的立体匹配算法实验 | 第42-46页 |
| 4.3.1 基于REAF的立体匹配算法流程 | 第42-43页 |
| 4.3.2 实验验证及评价 | 第43-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 三维测量系统的设计与测量实验 | 第47-61页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 三维测量系统总体设计 | 第47-48页 |
| 5.3 双目视觉硬件系统设计 | 第48-53页 |
| 5.3.1 CCD工业相机的选型 | 第49-51页 |
| 5.3.2 DLP投影仪 | 第51-53页 |
| 5.4 辅助设备 | 第53-55页 |
| 5.5 三维测量软件系统设计 | 第55-57页 |
| 5.6 三维测量实验结果评价 | 第57-59页 |
| 5.7 本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 GPU并行加速的三维测量技术 | 第61-71页 |
| 6.1 引言 | 第61页 |
| 6.2 GPU的软硬件体系 | 第61-64页 |
| 6.2.1 CUDA编程模型 | 第62-63页 |
| 6.2.2 CUDA硬件架构 | 第63-64页 |
| 6.3 GPU并行加速的实验验证 | 第64-66页 |
| 6.4 基于GPU加速三维测量算法设计 | 第66-70页 |
| 6.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第7章 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 附录 | 第79页 |
