致谢 | 第1-3页 |
中文摘要 | 第3-5页 |
英文摘要 | 第5-10页 |
引言 | 第10-14页 |
第一章 自动视觉检测系统概述 | 第14-24页 |
§1.1 自动视觉检测 | 第14-17页 |
§1.1.1 视觉检测的定义 | 第14-15页 |
§1.1.2 自动检测的优势 | 第15-17页 |
§1.2 工业检测系统发展概况 | 第17-24页 |
§1.2.1 自动检测系统的浏览 | 第17-19页 |
§1.2.2 自动检测系统的分类 | 第19-22页 |
§1.2.3 自动检测技术 | 第22-24页 |
第二章 三维几何外形检测的原理 | 第24-32页 |
§2.1 三维检测系统 | 第24-26页 |
§2.1.1 三维检测系统的特点 | 第24-25页 |
§2.1.2 三维检测系统的构成 | 第25-26页 |
§2.2 三维检测技术 | 第26-29页 |
§2.2.1 基于特征的三维检测技术 | 第26-27页 |
§2.2.2 基于体积的三维检测技术 | 第27-29页 |
§2.3 多传感器的三维几何外形检测系统 | 第29-32页 |
§2.3.1 传感数据获取方法 | 第30页 |
§2.3.2 建立八叉树模型方法 | 第30-31页 |
§2.3.3 配准与比较过程 | 第31-32页 |
第三章 深度信息获取与三维重建技术 | 第32-52页 |
§3.1 从二维灰度图像恢复三维几何结构 | 第32-35页 |
§3.1.1 立体视觉 | 第32-33页 |
§3.1.2 运动视觉 | 第33-34页 |
§3.1.3 结构光测距系统 | 第34-35页 |
§3.2 多基线立体视觉 | 第35-40页 |
§3.2.1 逆深度SSSD评价函数 | 第36-37页 |
§3.2.2 SSSD函数的性能分析 | 第37-39页 |
§3.2.3 多基线体视算法 | 第39-40页 |
§3.3 多基线运动体视和结构光深度成像法 | 第40-43页 |
§3.3.1 改进的多基线运动体视 | 第41-42页 |
§3.3.2 结构光深度成像方法 | 第42-43页 |
§3.4 物体的三维表示和重建 | 第43-52页 |
§3.4.1 物体的三维表示方法 | 第44-46页 |
§3.4.2 传感数据的八叉树建模方法 | 第46-52页 |
第四章 货件外形检测系统的总体结构 | 第52-64页 |
§4.1 货件检测问题描述 | 第52-54页 |
§4.2 外形检测系统的总体结构 | 第54-59页 |
§4.2.1 红外传感系统 | 第55-57页 |
§4.2.2 增量编码器Encoder | 第57页 |
§4.2.3 数据获取计算机DAC | 第57-58页 |
§4.2.4 数据校验计算机PVC | 第58-59页 |
§4.3 红外光束传感器 | 第59-64页 |
第五章 外形数据的获取 | 第64-76页 |
§5.1 扫描数据格式 | 第64-65页 |
§5.2 扫描数据的传输 | 第65-68页 |
§5.2.1 MAC和DAC之间的串行通讯 | 第66-67页 |
§5.2.2 DAC和PVC之间的TCP/IP通讯 | 第67-68页 |
§5.3 客户/服务器的WinSockets网络编程 | 第68-73页 |
§5.3.1 网间进程通信 | 第69页 |
§5.3.2 客户/服务器模式 | 第69-70页 |
§5.3.3 套接字编程原理 | 第70-72页 |
§5.3.4 PVC和DAC间的WinSocket网络编程 | 第72-73页 |
§5.4 DAC软件处理流程 | 第73-76页 |
第六章 外形数据的计算 | 第76-98页 |
§6.1 外形数据的前处理过程 | 第76-83页 |
§6.1.1 扫描数据的预处理 | 第77-80页 |
§6.1.2 构造货件的八叉树模型 | 第80-83页 |
§6.2 外形数据计算 | 第83-95页 |
§6.2.1 标准舱位模型 | 第83-85页 |
§6.2.2 确定货件的位置 | 第85-87页 |
§6.2.3 确定舱位盒的各个顶点坐标 | 第87-90页 |
§6.2.4 计算各面的突起程度 | 第90-92页 |
§6.2.5 外形数据计算 | 第92-95页 |
§6.3 外形检测系统接口设计 | 第95-97页 |
§6.4 外形检测系统性能测试 | 第97-98页 |
结束语 | 第98-102页 |
参考文献 | 第102-114页 |
附录 | 第114-116页 |
作者简介 | 第116页 |
攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第116页 |