| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题研究背景 | 第9-15页 |
| ·机器视觉在工业测量领域的应用 | 第9-12页 |
| ·机器视觉为基本理论的三维轮廓测量 | 第12-15页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第15-18页 |
| ·摄像机标定在机器视觉中的作用 | 第15页 |
| ·摄像机标定的国内外发展状况 | 第15-18页 |
| ·论文的主要内容 | 第18-19页 |
| 2 条纹投影三维测量与摄像机标定之间的联系 | 第19-28页 |
| ·相位测量 | 第19-20页 |
| ·线结构光模式 | 第19-20页 |
| ·多线结构光模式 | 第20页 |
| ·条纹投影三维测量 | 第20-24页 |
| ·相位的计算 | 第21-22页 |
| ·相位的精度保证及其展开 | 第22-24页 |
| ·摄像机标定与条纹投影三维测量之间的联系 | 第24-27页 |
| ·摄像机标定的内容 | 第25-26页 |
| ·摄像机标定的目的 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 3 CCD摄像机标定技术研究 | 第28-41页 |
| ·CCD摄像机标定技术的基础知识 | 第28-31页 |
| ·CCD摄像机标定过程中定常用的三个坐标系 | 第28-29页 |
| ·小孔成像原理 | 第29页 |
| ·CCD摄像机所涉及的畸变 | 第29-31页 |
| ·建立CCD摄像机成像数学模型 | 第31-35页 |
| ·建立CCD摄像机数学模型中的线性关系 | 第32-34页 |
| ·建立CCD摄像机数学模型中的非线性关系 | 第34-35页 |
| ·CCD摄像机标定方法 | 第35-36页 |
| ·基于径向排列约束(RAC)的两步法(Tsai标定算法) | 第35-36页 |
| ·基于二维平面靶标的摄像机标定(张正友标定算法) | 第36页 |
| ·非线性优化 | 第36-40页 |
| ·非线性优化目标函数 | 第37页 |
| ·非线性优化算法 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 4 标定模板特征点图像坐标提取方法 | 第41-50页 |
| ·标定模板的类型及其相对应的特征点 | 第41-42页 |
| ·点阵列标定模板图像信息表示与特征提取 | 第42-46页 |
| ·点阵列标定模板的图像特征的理解 | 第42-43页 |
| ·点阵列标定模板图像边缘提取检测 | 第43-44页 |
| ·点阵列标定模板特征点("点心")图像坐标提取 | 第44-46页 |
| ·点阵列标定模板特征点图像坐标提取实验及数据分析 | 第46-49页 |
| ·点阵列标定模板特征点图像坐标提取实验 | 第46-48页 |
| ·实验数据分析 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 5 CCD摄像机标定算法的实现及其改进 | 第50-69页 |
| ·摄像机标定目前使用的标定方法 | 第50页 |
| ·Tsai算法的实现过程 | 第50-56页 |
| ·图像物理坐标到图像像素坐标的变换 | 第51页 |
| ·摄像机外参数R和t的x分量和y分量求解 | 第51-54页 |
| ·有效焦距f、t的t_z分量和透镜畸变系数k | 第54-55页 |
| ·图像尺度因子S_x的标定 | 第55-56页 |
| ·摄像机光学中心(u0,v0)的标定 | 第56页 |
| ·Tsai标定算法基础上的改进算法 | 第56-59页 |
| ·CCD摄像机标定实验及其数据分析 | 第59-67页 |
| ·Tsai算法标定实验 | 第60-63页 |
| ·改进算法的标定实验 | 第63-65页 |
| ·实验结果对比 | 第65-67页 |
| ·分析标定误差的来源 | 第67-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 6 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位论文期间发表的论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |