飞行状态矿石的三维检测系统设计与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第8-15页 |
| 1.2.1 光学三维检测技术发展现状 | 第8-12页 |
| 1.2.2 线结构光技术面临的主要问题 | 第12-13页 |
| 1.2.3 光学检测技术在矿石筛选中的应用 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 2 矿石三维检测系统设计方案 | 第17-30页 |
| 2.1 3D矿石Vision项目简介 | 第17-18页 |
| 2.2 矿石三维检测系统设计 | 第18-20页 |
| 2.3 基于线结构光方法的三维视觉检测系统设计 | 第20-22页 |
| 2.4 视觉系统组成及主要设备 | 第22-28页 |
| 2.4.1 激光光源 | 第22-23页 |
| 2.4.2 视觉传感器 | 第23-27页 |
| 2.4.3 处理器及开发工具 | 第27-28页 |
| 2.5 系统实物搭建 | 第28-30页 |
| 3 多传感器系统全局标定 | 第30-45页 |
| 3.1 摄像机标定技术发展概述 | 第30-31页 |
| 3.2 多传感器三维视觉的全局标定 | 第31-36页 |
| 3.2.1 多传感器视觉系统数学模型 | 第31-36页 |
| 3.3 RAC两步走标定法简介及实现 | 第36-43页 |
| 3.3.1 RAC标定算法推导过程 | 第36-40页 |
| 3.3.2 RAC标定法在系统中的实现 | 第40-43页 |
| 3.4 标定结果精度分析 | 第43-45页 |
| 4 矿石三维信息测量算法设计 | 第45-53页 |
| 4.1 目标矿石三维重建 | 第45-47页 |
| 4.2 深度图连通域分析 | 第47-49页 |
| 4.3 四相机图像拼接 | 第49-51页 |
| 4.4 光条纹缺陷补偿 | 第51-53页 |
| 5 实验与误差分析 | 第53-57页 |
| 5.1 实验步骤 | 第53页 |
| 5.2 精度分析 | 第53-55页 |
| 5.3 视觉系统耗时分析 | 第55-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 本文总结 | 第57页 |
| 6.2 本文展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63页 |
