| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题提出的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外现状与发展趋势 | 第10-12页 |
| ·视觉测量技术简述 | 第10页 |
| ·国内外现状与发展趋势 | 第10-12页 |
| ·课题主要研究工作 | 第12-14页 |
| ·课题研究的目的 | 第12-13页 |
| ·课题研究的内容 | 第13页 |
| ·课题创新点 | 第13-14页 |
| 第2章 智能三坐标测量机零件位姿视觉识别系统 | 第14-20页 |
| ·零件位姿自动识别系统构成 | 第14-18页 |
| ·零件位姿自动识别系统主要完成任务 | 第14-15页 |
| ·位姿自动识别系统的原理 | 第15-16页 |
| ·位姿自动识别系统数学模型 | 第16-18页 |
| ·视觉系统的组成与安装 | 第18页 |
| ·视觉系统的硬件组成及安装 | 第18页 |
| ·视觉系统功能 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 摄像机标定 | 第20-32页 |
| ·摄像机标定方法简介 | 第20-21页 |
| ·摄像机模型建立 | 第21-25页 |
| ·三坐标测量机驱动的摄像机标定方法 | 第25-26页 |
| ·MATLAB 摄像机标定方法 | 第26-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 零件位姿视觉识别系统中的图像处理 | 第32-40页 |
| ·图像滤波 | 第32-33页 |
| ·图像二值化 | 第33-35页 |
| ·图像形态学处理 | 第35-38页 |
| ·图像边缘提取 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 零件放置姿态识别方法 | 第40-49页 |
| ·图像的匹配方法分析 | 第40-41页 |
| ·图像不变矩 | 第41-42页 |
| ·基于神经网络的识别 | 第42-46页 |
| ·人工神经网络方法 | 第42-44页 |
| ·BP 神经网络 | 第44-46页 |
| ·零件放置姿态的识别与 MATLAB 的实现 | 第46-48页 |
| ·零件样本图像的生成 | 第46-47页 |
| ·BP 神经网络的训练及其 MATLAB 程序实现 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 零件单摄像机立体视觉定位方法 | 第49-62页 |
| ·零件三维信息的单目立体视觉识别方法 | 第49-51页 |
| ·基于 CAD 的零件三维信息识别模型 | 第51-54页 |
| ·零件左右图像特征点的提取与匹配 | 第54-58页 |
| ·通过手动选取特征点获得左右匹配图像的图像帧存坐标 | 第54-55页 |
| ·图像特征点自动提取与匹配方法 | 第55-58页 |
| ·零件三维信息识别的 MATLAB 验证实验 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第7章 MATLAB 程序设计 | 第62-69页 |
| ·零件位姿自动识别系统总界面的设计 | 第62-64页 |
| ·GUI 命令按钮的实现功能 | 第64-67页 |
| ·图像实时显示与图像拍摄 | 第64-65页 |
| ·图像处理 | 第65-66页 |
| ·放置方式的识别 | 第66页 |
| ·参数标定 | 第66页 |
| ·零件三维信息测量 | 第66-67页 |
| ·MATLAB 程序流程图 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 附录 | 第70-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85页 |