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基于机器视觉的宽带通讯测试板定位系统研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 研究的背景及意义第11-13页
    1.2 国内外现状分析第13-18页
        1.2.1 机器视觉技术的发展第13-14页
        1.2.2 机器视觉系统分类第14-15页
        1.2.3 机器视觉定位技术应用现状第15-18页
    1.3 论文主要内容第18-19页
    1.4 本章小结第19-21页
第2章 宽带通讯测试板定位系统总体方案第21-33页
    2.1 定位系统需求分析第21页
    2.2 定位系统关键技术分析第21-22页
    2.3 定位系统原理第22-24页
        2.3.1 视觉定位系统工作流程第23页
        2.3.2 视觉定位系统技术要求第23-24页
    2.4 硬件平台选择第24-26页
    2.5 光学系统第26-30页
        2.5.1 照明系统比较第27-29页
        2.5.2 光学镜头比较第29-30页
    2.6 图像采集与显示第30-31页
    2.7 本章小结第31-33页
第3章 系统软件设计第33-53页
    3.1 系统软件总体设计第33-34页
    3.2 嵌入式开发及运行环境第34-40页
        3.2.1 主机系统第34页
        3.2.2 U-Boot移植第34-38页
        3.2.3 搭建交叉编译开发环境第38-39页
        3.2.4 Linux内核移植第39-40页
        3.2.5 设备树移植第40页
    3.3 CPU1的程序设计第40-44页
        3.3.1 SDK开发工具第40页
        3.3.2 BSP设计第40-42页
        3.3.3 裸跑应用程序设计第42-44页
    3.4 CPU0的程序设计第44-51页
        3.4.1 用户界面设计第46-49页
        3.4.2 ModBus通信协议第49-51页
    3.5 本章小结第51-53页
第4章 定位系统中的图像处理第53-75页
    4.1 图像压缩第54-55页
    4.2 相机标定第55-62页
        4.2.1 相机的几何模型第55-58页
        4.2.2 基于二维平面的相机标定第58-60页
        4.2.3 基于九点圆的手眼标定第60-62页
    4.3 有选择性灰度化第62-63页
    4.4 图像阈值增强第63-64页
    4.5 宽带通讯测试板特征值提取方法第64-69页
        4.5.1 配置圆模板第65-67页
        4.5.2 精模板获得第67-68页
        4.5.3 精模板匹配算法第68-69页
    4.6 系统测试及分析第69-73页
        4.6.1 测试环境搭建第69-70页
        4.6.2 系统测试方法第70-71页
        4.6.3 试验结果及分析第71-73页
    4.7 本章小结第73-75页
第5章 总结与展望第75-79页
    5.1 工作总结第75-76页
    5.2 工作展望第76-79页
参考文献第79-85页
附录 攻读硕士期间已发表的论文第85-87页
致谢第87页

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