基于主动式全景视觉的隧道全断面变形检测方法
摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 课题研究背景和研究意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外隧道变形检测方法研究现状及分析 | 第12-16页 |
1.2.1 非机器视觉检测方法 | 第12-14页 |
1.2.2 机器视觉检测方法 | 第14-16页 |
1.3 本文的主要工作 | 第16-17页 |
1.4 论文的章节安排 | 第17-18页 |
1.5 本章小结 | 第18-19页 |
第2章 隧道变形检测系统的总体设计 | 第19-27页 |
2.1 引言 | 第19页 |
2.2 系统总体架构设计 | 第19-20页 |
2.3 系统硬件设计 | 第20-23页 |
2.3.1 移动机器人 | 第20-21页 |
2.3.2 主动式全景视觉传感器 | 第21-23页 |
2.4 系统软件设计 | 第23-24页 |
2.4.1 机器人控制模块 | 第23页 |
2.4.2 视频图像采集模块 | 第23-24页 |
2.4.3 图像增强模块 | 第24页 |
2.4.4 激光中心线提取模块 | 第24页 |
2.4.5 三维坐标获取模块 | 第24页 |
2.4.6 变形分析模块 | 第24页 |
2.5 系统整体流程 | 第24-26页 |
2.5.1 图像采集流程 | 第24-26页 |
2.5.2 图像处理流程 | 第26页 |
2.6 本章小结 | 第26-27页 |
第3章 主动式全景视觉传感器及标定技术 | 第27-38页 |
3.1 引言 | 第27页 |
3.2 ASODVS的成像原理和成像模型 | 第27-33页 |
3.2.1 折反射摄像机 | 第27-28页 |
3.2.2 ASODVS成像原理 | 第28-30页 |
3.2.3 ASODVS成像模型 | 第30-33页 |
3.3 ASODVS参数的标定 | 第33-35页 |
3.3.1 摄像机标定技术概述 | 第33页 |
3.3.2 ASODVS的标定 | 第33-35页 |
3.4 全景标定实验研究 | 第35-37页 |
3.5 本章小结 | 第37-38页 |
第4章 隧道全断面变形检测方法和实验研究 | 第38-58页 |
4.1 引言 | 第38页 |
4.2 图像增强 | 第38-40页 |
4.2.1 全景图中噪声来源及其特性 | 第38-39页 |
4.2.2 抑噪算法 | 第39-40页 |
4.3 激光中心线提取算法研究 | 第40-46页 |
4.3.0 激光中心线的亮度值波形分析 | 第40-42页 |
4.3.1 阈值法 | 第42页 |
4.3.2 极值法 | 第42-43页 |
4.3.3 曲线拟合法 | 第43-44页 |
4.3.4 激光中心线提取算法实现 | 第44-46页 |
4.4 三维坐标获取 | 第46-47页 |
4.5 隧道变形检测方法 | 第47-48页 |
4.6 实验研究和功能实现 | 第48-57页 |
4.6.1 硬件装置的改良过程 | 第48-50页 |
4.6.2 系统功能实现 | 第50-52页 |
4.6.3 行走方向和激光线成像区域的实验研究 | 第52-57页 |
4.7 本章小结 | 第57-58页 |
第5章 精度分析和误差分析 | 第58-77页 |
5.1 引言 | 第58页 |
5.2 精度分析 | 第58-65页 |
5.2.1. 成像模型和参数表 | 第58-60页 |
5.2.2. 精度量化指标 | 第60-61页 |
5.2.3. 全景标定误差 | 第61页 |
5.2.4. 畸变误差 | 第61-64页 |
5.2.5. 量化误差 | 第64页 |
5.2.6. 激光中心线提取误差 | 第64-65页 |
5.2.7. 装配误差 | 第65页 |
5.2.8. 精度分析结论 | 第65页 |
5.3 误差分析 | 第65-75页 |
5.3.1 选择最优基线距的值 | 第65-67页 |
5.3.2 实验数据分析 | 第67-69页 |
5.3.3 存在的问题及改进之后的实验数据分析 | 第69-72页 |
5.3.4 增大实验场景宽度的实验分析 | 第72-75页 |
5.4 本章小结 | 第75-77页 |
第6章 总结及展望 | 第77-79页 |
6.1 总结 | 第77页 |
6.2 展望 | 第77-79页 |
参考文献 | 第79-83页 |
致谢 | 第83-85页 |
攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第85页 |