| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 涂胶机器人发展与分类 | 第10-11页 |
| 1.2.2 涂胶检测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于结构光的三维恢复方法 | 第12-14页 |
| 1.2.4 结构光光条提取 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 基于线结构光的三维涂胶检测原理 | 第17-31页 |
| 2.1 光学成像模型 | 第17-20页 |
| 2.1.1 针孔成像模型 | 第17-19页 |
| 2.1.2 摄像机畸变模型 | 第19-20页 |
| 2.2 双目测量原理 | 第20-25页 |
| 2.2.1 双目立体视觉模型 | 第21-23页 |
| 2.2.2 极线约束匹配 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基本矩阵的估计 | 第24-25页 |
| 2.3 单目线结构光测量原理 | 第25-28页 |
| 2.3.1 单目线结构光数学模型 | 第26-28页 |
| 2.3.2 单目线结构光测量模型 | 第28页 |
| 2.4 机器人手眼标定 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于多目相机与线结构光的三维涂胶检测方法 | 第31-41页 |
| 3.1 系统结构组成 | 第31-35页 |
| 3.1.1 工业机器人 | 第31-33页 |
| 3.1.2 多目相机与镜头 | 第33-34页 |
| 3.1.3 系统工作原理 | 第34-35页 |
| 3.2 涂胶检测结构光光条提取方法 | 第35-38页 |
| 3.2.1 光滑物体表面结构光光条中心分布规律 | 第35-36页 |
| 3.2.2 改进的结构光光条中心提取方法 | 第36-38页 |
| 3.3 多目相机位姿求解 | 第38-39页 |
| 3.4 三维恢复与结果评价 | 第39-40页 |
| 3.4.1 光条中心点匹配 | 第39页 |
| 3.4.2 涂胶质量评价 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于多组单目相机与线结构光的三维涂胶检测方法 | 第41-51页 |
| 4.1 检测系统组成 | 第41-42页 |
| 4.2 检测系统工作原理 | 第42页 |
| 4.3 单目相机的线结构光标定 | 第42-46页 |
| 4.3.1 相机与线结构光参数 | 第43页 |
| 4.3.2 线结构光参数标定 | 第43-46页 |
| 4.4 相机坐标系统一与三维恢复 | 第46-49页 |
| 4.4.1 双相机结构光参数计算 | 第47-48页 |
| 4.4.2 涂胶三维恢复 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第51-63页 |
| 5.1 评价指标 | 第51-52页 |
| 5.2 实验系统描述及相关实验 | 第52-58页 |
| 5.2.1 实验系统描述 | 第52-53页 |
| 5.2.2 系统标定实验 | 第53-57页 |
| 5.2.3 改进的结构光光条提取算法实验 | 第57-58页 |
| 5.3 涂胶系统实验与分析 | 第58-60页 |
| 5.3.1 基于多目相机与线结构光的三维涂胶检测系统实验分析 | 第59-60页 |
| 5.3.2 基于多组单目相机与线结构光的三维涂胶检测系统实验分析 | 第60页 |
| 5.4 本文两种方法对比 | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
