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基于计算机视觉的姿态测量方法及测量精度分析

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-15页
        1.2.1 相对位姿测量技术研究现状第11-12页
        1.2.2 视觉测量关键技术研究现状第12-15页
    1.3 本文的主要研究内容及章节安排第15-17页
第2章 基于计算机视觉的相对位姿测量系统方案设计第17-34页
    2.1 引言第17页
    2.2 相机成像模型第17-21页
        2.2.1 坐标系定义第17-19页
        2.2.2 线性模型第19-20页
        2.2.3 非线性模型第20-21页
    2.3 单目视觉相对位姿测量系统方案第21-26页
        2.3.1 单目视觉原理第21-22页
        2.3.2 单目视觉相对位姿解算算法第22-25页
        2.3.3 基于特征点相对位置约束的单目视觉相对位姿测量系统方案第25-26页
    2.4 双目视觉相对位姿测量系统方案第26-30页
        2.4.1 双目视觉相对位姿测量原理第27-29页
        2.4.2 基于模型的双目视觉相对位姿测量系统方案第29-30页
    2.5 单目视觉和双目视觉相对位姿测量方案比较第30-33页
        2.5.1 评价方法第30-31页
        2.5.2 仿真实验第31-33页
    2.6 本章小结第33-34页
第3章 相机标定第34-52页
    3.1 引言第34页
    3.2 相机标定方法研究第34-43页
        3.2.1 张正友法第34-37页
        3.2.2 改进的圆环点法第37-41页
        3.2.3 仿真测试第41-43页
    3.3 标定距离对标定精度的影响第43-46页
        3.3.1 标定误差与标定距离之间的关系第43-45页
        3.3.2 仿真测试第45-46页
    3.4 标定模板角点提取方法研究第46-50页
        3.4.1 DB 角点亚像素坐标提取方法第47-49页
        3.4.2 角点检测实验第49-50页
    3.5 本章小结第50-52页
第4章 位姿测量靶标设计及特征点中心定位方法研究第52-66页
    4.1 引言第52页
    4.2 靶标设计第52-55页
        4.2.1 特征点形状选择第52-53页
        4.2.2 特征点数目及布局设计第53-55页
    4.3 特征点中心定位方法研究第55-62页
        4.3.1 特征点中心定位方法比较第55-56页
        4.3.2 基于 Zernike 矩的亚像素边缘检测方法第56-62页
    4.4 特征点搜索范围预测方法第62-65页
        4.4.1 特征点搜索范围预测原理第63-64页
        4.4.2 仿真测试第64-65页
    4.5 本章小结第65-66页
第5章 单目视觉相对位姿测量系统的精度分析第66-78页
    5.1 引言第66页
    5.2 特征点中心定位误差分析第66-70页
        5.2.1 随机噪声影响分析第66-68页
        5.2.2 系统误差分析第68-69页
        5.2.3 仿真测试第69-70页
    5.3 特征点中心定位的偏差补偿第70-75页
        5.3.1 特征点中心定位偏差的补偿模型第70-74页
        5.3.2 仿真验证第74-75页
    5.4 各参数误差对单目视觉相对位姿测量精度的影响分析第75-77页
    5.5 本章小结第77-78页
第6章 单目视觉相对位姿测量实验第78-90页
    6.1 引言第78页
    6.2 实验系统构成第78-81页
        6.2.1 硬件系统第78-80页
        6.2.2 软件系统第80-81页
    6.3 相对位姿测量误差评价方法第81-83页
    6.4 相机标定实验第83-85页
    6.5 相对位姿测量实验第85-89页
    6.6 本章小结第89-90页
结论第90-92页
参考文献第92-96页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第96-98页
致谢第98页

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