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便携式相位光栅轮廓全貌测量技术研究

创新点摘要第1-7页
摘要第7-9页
ABSTRACT第9-15页
第1章 绪论第15-26页
   ·引言第15-18页
   ·三维视觉测量综述第18-22页
     ·主动式测量第19-21页
     ·被动式测量第21-22页
   ·课题背景与研究内容第22-26页
     ·课题背景第22-24页
     ·研究内容第24-25页
     ·论文结构第25-26页
第2章 系统模型与标定第26-59页
   ·引言第26页
   ·系统构成第26-27页
   ·传感器模型第27-33页
     ·坐标系建立第27-29页
     ·线性相机模型第29-30页
     ·非线性相机模型第30-31页
     ·立体视觉模型第31-33页
   ·亚像素边缘提取第33-40页
     ·初始边缘检测第34-35页
     ·亚像素边缘定位第35-37页
     ·实验验证与精度分析第37-40页
   ·特征对象识别第40-43页
     ·初始识别第40-41页
     ·滤除准则第41-42页
     ·实验验证第42-43页
   ·圆心精确定位第43-53页
     ·基础知识第44-45页
     ·精确定位圆心投影点第45-47页
     ·特征对象的对应关系第47-49页
     ·实验验证与精度分析第49-53页
   ·传感器标定第53-56页
     ·摄像机内参数标定第53-55页
     ·双目变换矩阵标定第55-56页
   ·实验分析第56-57页
   ·本章小结第57-59页
第3章 相位计算与三维重构第59-78页
   ·引言第59-60页
   ·相位计算第60-70页
     ·相对相位第60-61页
     ·绝对相位第61-67页
     ·误差补偿第67-70页
   ·三维重构第70-74页
     ·外极线约束第70-72页
     ·亚像素匹配第72-74页
   ·实验分析第74-77页
     ·相位实验第74-75页
     ·测量实验第75-77页
   ·本章小结第77-78页
第4章 多视数据拼接第78-97页
   ·引言第78-79页
   ·标记点的匹配第79-83页
     ·初始匹配算法第80页
     ·松弛误匹配剔除算法第80-82页
     ·本文误匹配剔除算法第82-83页
   ·基于标记点的拼接第83-89页
     ·同名标记点搜索第84-86页
     ·多视标记点拼接第86-87页
     ·多视数据拼接步骤第87-89页
   ·多视数据优化拼接第89-92页
     ·ICP算法的拼接原理第89-91页
     ·多层次ICP拼接算法第91-92页
   ·实验分析第92-96页
     ·粘性标记点匹配第92-94页
     ·多视数据点拼接第94页
     ·进一步优化拼接第94-96页
   ·本章小结第96-97页
第5章 点云数据处理第97-118页
   ·引言第97页
   ·点云滤噪第97-98页
   ·数据融合第98-103页
     ·均值聚类原理第99页
     ·本文算法原理第99-102页
     ·数据融合流程第102-103页
   ·点云法矢估算第103-106页
     ·散乱点云的法矢估算第104页
     ·本文数据点法矢估算第104-106页
   ·点云三角化第106-111页
     ·Ball-Pivoting算法原理第107-109页
     ·网格曲面优化处理第109-111页
   ·实验分析第111-116页
     ·点云去噪第111页
     ·法矢估算第111-112页
     ·数据融合第112-114页
     ·点云三角化第114-116页
   ·本章小结第116-118页
第6章 原型系统与性能分析第118-122页
   ·引言第118页
   ·系统软件架构第118-120页
   ·系统性能分析第120-121页
     ·测量速度第120页
     ·绝对精度第120页
     ·重复精度第120页
     ·误差分析第120-121页
   ·本章小结第121-122页
第7章 总结与展望第122-124页
   ·工作总结第122-123页
   ·工作展望第123-124页
参考文献第124-135页
攻读学位期间公开发表论文第135-136页
致谢第136-137页
作者简介第137页

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