| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·本文的研究意义 | 第11-12页 |
| ·自动化微操纵技术的研究现状及其发展趋势 | 第12-20页 |
| ·微操纵技术不断发展,应用日益广泛 | 第12-15页 |
| ·自动化微操纵技术逐步兴起,成为发展主流 | 第15-17页 |
| ·微视觉伺服控制技术逐渐成熟,奠定自动化微操纵技术的重要基础 | 第17-20页 |
| ·自动化声操纵的研究方兴未艾,显示出巨大的发展潜力 | 第20页 |
| ·本文的研究内容及章节安排 | 第20-23页 |
| 第二章 微视觉自动对焦技术的研究 | 第23-39页 |
| 本章摘要 | 第23页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·物方远心镜头成像光学原理及离焦图像特征 | 第24页 |
| ·基于离散余弦变换和熵变换的联合对焦评价函数 | 第24-29页 |
| ·传统对焦评价函数及其局限性分析 | 第24-27页 |
| ·联合对焦评价函数的建立 | 第27-29页 |
| ·准焦位置搜索算法 | 第29-33页 |
| ·传统爬山法及其局限性分析 | 第29-30页 |
| ·基于自组织特征映射(SOM)神经网络的搜索算法 | 第30-33页 |
| ·实验研究 | 第33-37页 |
| ·实验系统 | 第33-34页 |
| ·对焦评价函数的实验研究 | 第34-35页 |
| ·准焦位置搜索算法的实验研究 | 第35-36页 |
| ·分析与讨论 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 声操纵环境下微运动目标自动跟踪技术的研究 | 第39-55页 |
| 本章摘要 | 第39页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·基于Mean Shift的粒子滤波跟踪算法 | 第40-48页 |
| ·传统Mean Shift算法及其局限性分析 | 第40-42页 |
| ·基于Mean Shift的粒子滤波运动目标跟踪算法 | 第42-46页 |
| ·算法运行效率的改进 | 第46-47页 |
| ·粒子贫乏问题的解决 | 第47-48页 |
| ·实验研究与分析 | 第48-53页 |
| ·鲁棒性实验研究 | 第48-52页 |
| ·实时性实验研究 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 基于微视觉伺服的自动化声操纵系统集成及实验研究 | 第55-73页 |
| 本章摘要 | 第55页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·实验系统的设计与开发 | 第55-61页 |
| ·系统总体方案 | 第55页 |
| ·硬件系统开发 | 第55-58页 |
| ·软件系统开发 | 第58-61页 |
| ·微视觉伺服控制技术的研究 | 第61-63页 |
| ·基于微视觉伺服的自动化声操纵实验研究 | 第63-70页 |
| ·可靠性实验研究 | 第63-66页 |
| ·自动对焦功能对伺服控制精度的影响 | 第66-68页 |
| ·超声信号幅值标定 | 第68-69页 |
| ·基于微视觉伺服的自动化声操纵综合性能实验研究 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 在校期间所参与的科研项目和取得的科研成果 | 第79页 |
