| 提要 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·AGV 的产生与发展 | 第9-10页 |
| ·AGV 的种类 | 第10-12页 |
| ·电磁感应引导式AGV | 第10-11页 |
| ·激光引导式AGV | 第11页 |
| ·视觉引导式AGV | 第11-12页 |
| ·AGV 研究现状 | 第12-13页 |
| ·国外研究现状 | 第12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·本论文研究内容 | 第13-15页 |
| ·课题组研究情况 | 第13-14页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 JLUIV-3C 型AGV 的结构及视觉系统组成 | 第15-23页 |
| ·JLUIV-3C 型AGV 的车辆结构 | 第15-16页 |
| ·JLUIV-3C 计算机视觉系统基本组成和工作原理 | 第16-19页 |
| ·硬件部分 | 第17-18页 |
| ·软件部分 | 第18-19页 |
| ·JLUIV-3C 视觉系统的工作原理 | 第19页 |
| ·视觉系统中影响特征提取的基本因素 | 第19-22页 |
| ·CCD 的安装位置及参数设置 | 第20-21页 |
| ·CCD 的摄像环境 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于GAMMA 原理的光照补偿 | 第23-38页 |
| ·获取灰度图像 | 第23-24页 |
| ·基于GAMMA 校正原理的光照补偿 | 第24-37页 |
| ·Gamma 校正原理 | 第24-26页 |
| ·固定光斑消除 | 第26-34页 |
| ·整幅图像均匀化 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 标示线识别 | 第38-62页 |
| ·灰度图像二值化 | 第38-48页 |
| ·二值化前处理 | 第38-40页 |
| ·快速Otsu 二值化 | 第40-44页 |
| ·其它二值化分割方法 | 第44-47页 |
| ·分割方法的比较 | 第47-48页 |
| ·边缘增强算法 | 第48-54页 |
| ·Log 算子和双向差分算子 | 第49-50页 |
| ·其它边缘增强算子 | 第50-52页 |
| ·边缘增强算法的比较 | 第52-54页 |
| ·野点剔除 | 第54-56页 |
| ·识别标示线 | 第56-60页 |
| ·利用Hough 变换确定标示线 | 第56-57页 |
| ·改进切刀法确定标示线 | 第57-59页 |
| ·简易分类器设计 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 数字工位识别 | 第62-84页 |
| ·常用数字识别方法 | 第62-63页 |
| ·数字标示符设计和识别方案 | 第63-65页 |
| ·提取图像中的数字工位 | 第65-68页 |
| ·彩色特征空间 | 第65-66页 |
| ·空间转换及图像二值化 | 第66-68页 |
| ·数字识别预处理 | 第68-72页 |
| ·区域生长 | 第68-70页 |
| ·孤立点去除 | 第70-72页 |
| ·确定数字工位感兴趣区域 | 第72-74页 |
| ·初步确定感兴趣区域 | 第72-73页 |
| ·精确确定数字感兴趣区域 | 第73-74页 |
| ·数字识别 | 第74-83页 |
| ·模板法 | 第74-78页 |
| ·基于旋转不变性的LED 数字识别 | 第78-82页 |
| ·两种方法的结合 | 第82-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 试验验证与总结 | 第84-94页 |
| ·试验验证 | 第84-92页 |
| ·光照补偿效果的验证 | 第84-88页 |
| ·标示线识别的验证 | 第88-90页 |
| ·数字工位识别的验证 | 第90-92页 |
| ·论文主要研究工作及总结 | 第92-93页 |
| ·本文的局限性及进一步研究工作 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-97页 |
| 摘要 | 第97-99页 |
| ABSTRACT | 第99-102页 |
| 致谢 | 第102页 |