基于SIFT特征匹配的双目视觉图像识别定位系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题来源及研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·立体视觉技术存在的问题 | 第13页 |
| ·主要研究目的和内容 | 第13-15页 |
| ·研究目的 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| 2 双目立体视觉系统标定 | 第15-29页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·摄像机成像原理及标定方法 | 第15-20页 |
| ·针孔成像原理 | 第15-16页 |
| ·图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系 | 第16-18页 |
| ·畸变模型 | 第18-19页 |
| ·Tsai两步法 | 第19-20页 |
| ·改进的Tsai标定方法 | 第20-23页 |
| ·预先标定的摄像机参数 | 第20-21页 |
| ·利用径向排列约束的摄像机参数标定 | 第21-23页 |
| ·标定实验及结果分析 | 第23-28页 |
| ·标定模板的选取 | 第23-24页 |
| ·标定点图像和世界坐标的获取 | 第24-26页 |
| ·投影矩阵及畸变参数的计算 | 第26页 |
| ·标定结果验证及分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于SIFT算法的特征点提取 | 第29-39页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·图像特征提取算法 | 第29-31页 |
| ·SIFT特征点提取 | 第31-38页 |
| ·尺度空间极值检测 | 第31-34页 |
| ·精炼特征点位置 | 第34-35页 |
| ·设置特征点方向 | 第35页 |
| ·生成SIFT特征描述符 | 第35-37页 |
| ·加噪声后SIFT特征提取结果 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于SIFT算法的工件图像匹配 | 第39-49页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·立体匹配算法 | 第39-41页 |
| ·图像匹配四要素 | 第39-40页 |
| ·立体匹配算法分类 | 第40-41页 |
| ·基于SIFT点特征的工件匹配算法 | 第41-45页 |
| ·算法框架 | 第42页 |
| ·极线几何 | 第42-44页 |
| ·SIFT特征匹配 | 第44-45页 |
| ·SIFT匹配实验结果及分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 目标识别定位与三维重建 | 第49-59页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·目标工件识别 | 第49-52页 |
| ·模板匹配 | 第49-50页 |
| ·模板获取 | 第50页 |
| ·目标识别 | 第50-52页 |
| ·目标工件定位 | 第52-55页 |
| ·目标匹配点选取 | 第53页 |
| ·目标匹配点选取过程 | 第53-55页 |
| ·工件的三维重建 | 第55-57页 |
| ·三维重建原理 | 第55-56页 |
| ·三维重建结果 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 6 双目立体视觉工件抓取系统与试验 | 第59-69页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·抓取系统设备简介 | 第59-63页 |
| ·GRB-400型四自由度工业机器人 | 第59-60页 |
| ·GXYZ-3030型三维数控平台 | 第60-61页 |
| ·HV1302UC数字摄像头 | 第61-63页 |
| ·工件抓取控制系统 | 第63-66页 |
| ·控制界面介绍 | 第63页 |
| ·控制功能实现过程 | 第63-66页 |
| ·机器人抓取试验 | 第66-67页 |
| ·试验准备 | 第66页 |
| ·综合试验 | 第66页 |
| ·试验结束 | 第66-67页 |
| ·实验分析 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 7 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第77页 |
