基于机器视觉的悬链线上吊钩的识别研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·机器视觉概述 | 第11-12页 |
| ·机器视觉识别定位的研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 吊钩图像采集机器视觉系统的建立 | 第16-28页 |
| ·机器视觉实验系统硬件建立 | 第16-19页 |
| ·照明系统的选择 | 第16-17页 |
| ·摄像机的选择 | 第17-18页 |
| ·图像采集卡的选择 | 第18-19页 |
| ·坐标系与摄像机成像模型 | 第19-22页 |
| ·常用坐标系 | 第19-21页 |
| ·摄像机模型 | 第21-22页 |
| ·摄像机参数标定 | 第22-27页 |
| ·张正友平面标定法 | 第23-24页 |
| ·Bumblebee2 平行双目摄像机的标定 | 第24-26页 |
| ·标定结果误差分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 家禽屠宰线上吊钩的识别 | 第28-42页 |
| ·实验所用图像的获取 | 第29页 |
| ·图像预处理 | 第29-30页 |
| ·图像匹配概述 | 第30-34页 |
| ·基于灰度的匹配方法 | 第30-31页 |
| ·常用的特征点匹配方法 | 第31-34页 |
| ·SIFT 算法用于图像匹配 | 第34-39页 |
| ·特征向量的生成 | 第35-37页 |
| ·特征匹配 | 第37-39页 |
| ·三维信息的获得 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 熔模铸造悬链线上吊钩的识别 | 第42-54页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·图像采集 | 第42-43页 |
| ·图像预处理 | 第43-47页 |
| ·图像的灰度变换 | 第44页 |
| ·图像分割 | 第44-46页 |
| ·数学形态学 | 第46-47页 |
| ·针对图像的目标区域缩小识别范围 | 第47-48页 |
| ·目标区域的识别 | 第48-49页 |
| ·图像匹配以及空间信息的获得 | 第49-51页 |
| ·实验分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 系统软件开发 | 第54-58页 |
| ·系统软件流程及实现 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·全文工作总结 | 第58-59页 |
| ·今后工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 附录 | 第66页 |
