| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 车顶图像采集 | 第13页 |
| 1.2.2 异物识别 | 第13-14页 |
| 1.2.3 瓷瓶定位与检测 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 车顶图像校正与拼接 | 第17-34页 |
| 2.1 机车车速测量与速度曲线拟合 | 第17-20页 |
| 2.1.1 车速测量方法 | 第17-18页 |
| 2.1.2 常见的曲线拟合方法 | 第18-19页 |
| 2.1.3 基于混合函数插值的速度曲线拟合方法 | 第19-20页 |
| 2.2 图像几何校正方法研究 | 第20-27页 |
| 2.2.1 面阵相机采集图像校正方法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 线阵相机采集图像校正方法 | 第23-27页 |
| 2.3 车顶图像拼接 | 第27-30页 |
| 2.3.1 基于特征的图像拼接方法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 基于区域的图像拼接方法 | 第28-30页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第30-33页 |
| 2.4.1 车速的曲线拟合 | 第30-31页 |
| 2.4.2 基于车速的图像几何校正 | 第31-32页 |
| 2.4.3 车顶图像拼接 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 异物检测与关键零部件判定 | 第34-57页 |
| 3.1 基于特征点提取的车顶图像配准方法 | 第34-41页 |
| 3.1.1 特征点提取方法 | 第34-39页 |
| 3.1.2 车顶图像配准 | 第39-41页 |
| 3.2 车顶异物检测 | 第41-44页 |
| 3.2.1 图像差分算法介绍 | 第41-43页 |
| 3.2.2 改进后的图像差分算法 | 第43-44页 |
| 3.3 关键零部件定位与检测 | 第44-49页 |
| 3.3.1 关键零部件定位 | 第44页 |
| 3.3.2 关键零部件的边缘检测 | 第44-46页 |
| 3.3.3 基于改进的 HU 不变矩的关键零部件检测 | 第46-49页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第49-56页 |
| 3.4.1 特征点提取结果比较与图像配准 | 第50-53页 |
| 3.4.2 异物检测 | 第53-55页 |
| 3.4.3 关键零部件定位及其检测 | 第55-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 车顶表面清洁度分析 | 第57-63页 |
| 4.1 基于 Kirsch 算子的图像轮廓提取 | 第57-61页 |
| 4.1.1 Kirsch 算子简介 | 第57-58页 |
| 4.1.2 改进后的 Kirsch 快速算子 | 第58-61页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第61-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 系统设计 | 第63-73页 |
| 5.1 系统设计总体方案介绍 | 第63-65页 |
| 5.2 硬件系统设计 | 第65-69页 |
| 5.2.1 车顶主要采集装置介绍 | 第65-68页 |
| 5.2.2 车顶图像采集系统 | 第68-69页 |
| 5.3 软件系统设计 | 第69-72页 |
| 5.3.1 车顶全景图成像系统 | 第69-70页 |
| 5.3.2 车顶表面分析系统 | 第70-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第81页 |