光栅投影三维测量系统的标定方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 三维测量技术的应用背景 | 第8-9页 |
| 1.2 三维测量技术研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 双目立体视觉法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 飞行时间法 | 第11页 |
| 1.2.3 莫尔条纹法 | 第11-12页 |
| 1.2.4 傅里叶变换轮廓术 | 第12-13页 |
| 1.2.5 相位测量轮廓术 | 第13-14页 |
| 1.3 光栅投影法测量技术的研究现状及发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.3.1 光栅投影法测量技术的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 光栅投影法测量技术的发展趋势 | 第15页 |
| 1.4 论文研究内容、解决的问题及章节安排 | 第15-18页 |
| 第二章 摄像机标定技术 | 第18-28页 |
| 2.1 摄像机针孔成像模型 | 第18-22页 |
| 2.2 摄像机标定过程 | 第22-24页 |
| 2.3 摄像机镜头畸变模型 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 系统模型及标定算法 | 第28-46页 |
| 3.1 经典光栅投影系统模型 | 第28-30页 |
| 3.2 相位分布的求取算法 | 第30-34页 |
| 3.2.1 主值相位的求取 | 第30-32页 |
| 3.2.2 相位展开算法 | 第32-34页 |
| 3.3 新的系统模型及标定方法 | 第34-41页 |
| 3.3.1 新的系统模型 | 第35-37页 |
| 3.3.2 高度相位映射关系 | 第37-39页 |
| 3.3.3 系统标定方法 | 第39页 |
| 3.3.4 待测物体三维数据的获取 | 第39-41页 |
| 3.4 摄像机镜头畸变下的系统模型 | 第41-42页 |
| 3.5 实验 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于神经网络的三维轮廓测量 | 第46-56页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 神经网络结构与原理 | 第47-48页 |
| 4.3 神经网络样本采集与训练 | 第48-51页 |
| 4.3.1 样本采集 | 第48-49页 |
| 4.3.2 样本的训练 | 第49-51页 |
| 4.4 实物实验 | 第51-53页 |
| 4.4.1 高度的测量 | 第51-52页 |
| 4.4.2 水平方向的测量 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 工作展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 作者在攻读硕士期间发表的论文与专利 | 第64页 |
