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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

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