基于机器学习的空轨结构形变检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 结构形变检测的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 声成像技术 | 第11页 |
| 1.2.2 激光成像技术 | 第11-12页 |
| 1.2.3 结构光成像技术 | 第12页 |
| 1.2.4 立体视觉 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究目标和研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 线激光检测原理及图像预处理算法 | 第16-27页 |
| 2.1 线激光检测量原理 | 第16-19页 |
| 2.2 相关图像处理理论及预处理算法 | 第19-25页 |
| 2.2.1 颜色空间 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于颜色特征的图像预处理 | 第21-23页 |
| 2.2.3 中值滤波器 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 光线中心检测算法的设计 | 第27-51页 |
| 3.1 光线中心的分析 | 第27-29页 |
| 3.2 ROI的截取 | 第29-31页 |
| 3.3 中心线的提取 | 第31-37页 |
| 3.3.1 基于二值化的中心线提取 | 第31-34页 |
| 3.3.2 基于加权算法的中心线提取 | 第34-37页 |
| 3.3.3 小结 | 第37页 |
| 3.4 中心线的平滑 | 第37-50页 |
| 3.4.1 引导滤波器简介 | 第40-44页 |
| 3.4.2 基于引导滤波的中心线平滑 | 第44-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 空轨结构形变的检测 | 第51-66页 |
| 4.1 相机的标定 | 第51-60页 |
| 4.1.1 相机模型 | 第51-55页 |
| 4.1.2 相机畸变 | 第55-57页 |
| 4.1.3 非线性模型相机标定 | 第57-60页 |
| 4.2 线激光光面的标定 | 第60-62页 |
| 4.3 结构缺陷的判定 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 实验与分析 | 第66-74页 |
| 5.1 实验配置 | 第66-69页 |
| 5.2 实验测试 | 第69-72页 |
| 5.3 误差分析 | 第72-73页 |
| 5.3.1 中心线提取的误差分析 | 第72-73页 |
| 5.3.2 标定的误差分析 | 第73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 本文总结 | 第74-75页 |
| 6.2 工作展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 附录 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第81-82页 |
