| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| §1-1 计算机视觉概述 | 第7-9页 |
| §1-2 机器人视觉伺服系统 | 第9-14页 |
| 1-2-1 机器人视觉伺服系统简介 | 第10页 |
| 1-2-2 机器人视觉伺服系统分类 | 第10-13页 |
| 1-2-3 基于位置的动态look-and-move系统 | 第13页 |
| 1-2-4 研究趋势 | 第13-14页 |
| §1-3 本课题的研究背景及意义 | 第14页 |
| §1-4 本课题的主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 机器人视觉系统设计与图像生成 | 第16-23页 |
| §2-1 施釉机器人视觉系统设计 | 第16-20页 |
| 2-1-1 机器人施釉生产概述 | 第16-17页 |
| 2-1-2 机器人视觉系统的实现 | 第17-20页 |
| §2-2 图像生成 | 第20-23页 |
| 2-2-1 图像数学模型 | 第20-22页 |
| 2-2-2 视频实时捕捉 | 第22-23页 |
| 第三章 摄像机定标的研究 | 第23-34页 |
| §3-1 摄像机定标的主要问题 | 第23-24页 |
| §3-2 线性模型摄像机定标 | 第24-25页 |
| §3-3 非线性模型摄像机定标 | 第25-26页 |
| §3-4 摄像机定标方法 | 第26-28页 |
| §3-5 一种新的适合应用的定标方法 | 第28-31页 |
| 3-5-1 基本方程 | 第28-29页 |
| 3-5-2 求摄像机参数的初始值 | 第29-30页 |
| 3-5-3 最大似然估计（Maximum likelihood estimation） | 第30页 |
| 3-5-4 处理径向畸变 | 第30-31页 |
| §3-6 机器人视觉系统定标应用 | 第31-34页 |
| 3-6-1 定标策略的选择 | 第31-32页 |
| 3-6-2 实验及结果讨论 | 第32-34页 |
| 第四章 图像低层次处理 | 第34-43页 |
| §4-1 图像去噪声处理 | 第34-36页 |
| §4-2 图像的分割 | 第36-43页 |
| 4-2-1 图像分割方法概述 | 第36-37页 |
| 4-2-2 陶坯图像的分割 | 第37-43页 |
| 第五章 图像特征提取 | 第43-49页 |
| §5-1 二值图像处理 | 第43-45页 |
| §5-2 二值图像的特征提取 | 第45-49页 |
| 第六章 施釉机器人视觉系统软件设计 | 第49-53页 |
| §6-1 系统软件的结构与功能 | 第49-51页 |
| §6-2 Windows环境下视频捕获的软件技术及实现 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第59页 |
