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基于机器视觉的工件尺寸测量系统的设计与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及目的第11页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第11-13页
    1.3 高精度图像测量技术基础第13-14页
    1.4 图像测量误差因素分析第14-16页
        1.4.1 硬件因素第14-15页
        1.4.2 环境因素第15-16页
        1.4.3 软件算法因素第16页
    1.5 论文的主要研究内容和章节安排第16-19页
第二章 测量系统的构成第19-33页
    2.1 测量系统的整体框架第19-26页
        2.1.1 光栅尺传感器第20-24页
        2.1.2 CCD相机传感器第24-26页
    2.2 测量系统工作流程第26页
    2.3 测量系统标定校正第26-27页
        2.3.1 CCD相机安装校正第26-27页
        2.3.2 光栅尺垂直度校正第27页
    2.4 图像畸变校正第27-32页
        2.4.1 仿射变换第28-29页
        2.4.2 特征点提取第29-31页
        2.4.3 实验结果分析第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 基于光栅尺的图像拼接技术第33-51页
    3.1 图像拼接的定义和研究现状第33-34页
        3.1.1 图像拼接的定义第33页
        3.1.2 图像拼接的研究现状及算法分类第33-34页
    3.2 基于光栅尺的等距图像拼接技术第34-38页
        3.2.1 算法描述第35-36页
        3.2.2 等距图像拼接原理第36-38页
    3.3 图像灰度图转换第38-39页
    3.4 图像拼接域融合第39-46页
        3.4.1 图像融合第40-46页
    3.5 图像拼接实验第46-49页
        3.5.1 实验装置描述第46-47页
        3.5.2 实验数据第47-48页
        3.5.3 图像拼接结果第48-49页
    3.6 本章小结第49-51页
第四章 基于SIFT和最佳缝合线的图像拼接技术第51-71页
    4.1 引言第51页
    4.2 SIFT特征匹配第51-60页
        4.2.1 关键点检测第51-56页
        4.2.2 关键点描述第56-58页
        4.2.3 关键点匹配第58-59页
        4.2.4 关键点搜索第59-60页
    4.3 RANSAC算法第60-62页
        4.3.1 RANSAC算法简介第60-61页
        4.3.2 RANSAC算法效率第61页
        4.3.3 RANSAC算法误差第61-62页
    4.4 最佳缝合线第62-67页
        4.4.1 最佳缝合线算法第62-65页
        4.4.2 最佳缝合线搜索准则第65-67页
    4.5 实验结果分析第67-69页
    4.6 本章小结第69-71页
第五章 亚像素细分算法第71-91页
    5.1 亚像素定位原理第71-73页
    5.2 亚像素定位算法分类第73-84页
        5.2.1 基于拟合的亚像素算法第73-78页
            5.2.1.1 Gauss拟合第73-77页
            5.2.1.2 多项式拟合第77-78页
        5.2.2 基于插值的亚像素算法第78-80页
            5.2.2.1 三次样条函数插值第78-80页
            5.2.2.2 多项式插值法第80页
        5.2.3 基于矩的亚像素算法第80-84页
            5.2.3.1 灰度矩第81-82页
            5.2.3.2 空间矩第82-84页
    5.3 亚像素细分和Sobel边缘检测精度对比实验第84-86页
    5.4 工件尺寸测量实验第86-89页
        5.4.1 图像比例尺测定第86-87页
        5.4.2 工件尺寸测量第87-89页
    5.5 本章小结第89-91页
第六章 总结第91-93页
参考文献第93-97页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第97-99页
致谢第99页

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