| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 课题主要研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 管道检测机器人国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 管道检测机器人的机械结构研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 管道内部障碍检测方式研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 圆形结构光视觉检测系统标定方法研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3.1 摄像机标定 | 第18-19页 |
| 1.3.2 圆形结构光曲面标定方法研究现状 | 第19-21页 |
| 1.4 课题主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 水库涵管检测机器人视觉避障系统 | 第23-32页 |
| 2.1 水库涵管检测机器人 | 第23-26页 |
| 2.1.1 检测机器人机械结构 | 第23-24页 |
| 2.1.2 检测机器人障碍检测系统 | 第24-26页 |
| 2.2 检测机器人障碍定位原理研究 | 第26-29页 |
| 2.2.1 检测机器人障碍二维特征信息获取方法 | 第27页 |
| 2.2.2 管道内部障碍三维坐标获取方法 | 第27-29页 |
| 2.3 检测机器人避障方法研究 | 第29-31页 |
| 2.3.1 检测机器人姿态调整策略分析 | 第29-30页 |
| 2.3.2 检测机器人避障运动学模型构建 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 检测机器人视觉避障系统的标定研究 | 第32-48页 |
| 3.1 工业相机标定 | 第32-37页 |
| 3.1.1 相机标定原理 | 第32-34页 |
| 3.1.2 工业相机标定实现 | 第34-37页 |
| 3.2 圆形结构光曲面参数标定方法研究 | 第37-44页 |
| 3.2.0 圆形结构光曲面参数标定过程 | 第37-39页 |
| 3.2.1 椭圆光条纹轮廓拟合原理介绍 | 第39-40页 |
| 3.2.2 圆形结构光曲面拟合点三维坐标获取方法研究 | 第40-43页 |
| 3.2.3 圆形结构光曲面模型构建 | 第43-44页 |
| 3.3 圆结构光曲面标定结果与误差分析 | 第44-47页 |
| 3.3.1 圆形结构光曲面标定结果 | 第44-46页 |
| 3.3.2 圆形结构光曲面拟合误差分析 | 第46-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 水库涵管内部障碍的图像识别 | 第48-55页 |
| 4.1 水库涵管内部障碍特征的信息提取方法 | 第48-50页 |
| 4.1.1 障碍特征分离提取原理 | 第48-49页 |
| 4.1.2 障碍特征点获取数学模型 | 第49-50页 |
| 4.2 异常结构光条纹轮廓拟合过程 | 第50页 |
| 4.3 水库涵管内部障碍特征信息提取 | 第50-52页 |
| 4.4 水库涵管内部障碍类型判别 | 第52-54页 |
| 4.4.1 管道内部障碍类型判别方法 | 第53页 |
| 4.4.2 壁上阻挡物判别 | 第53页 |
| 4.4.3 内壁凹坑判别 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 检测机器人避障控制系统设计及试验研究 | 第55-64页 |
| 5.1 水库涵管检测机器人避障控制系统简介 | 第55-59页 |
| 5.1.1 串口通信协议的制定 | 第56-57页 |
| 5.1.2 PC机监控程序设计 | 第57-59页 |
| 5.1.3 下位单片机控制程序设计 | 第59页 |
| 5.2 检测机器人视觉避障试验 | 第59-61页 |
| 5.3 避障试验数据采集及结果分析 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第70页 |