纺织鞋面冲孔标志点机器视觉系统研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 机器视觉系统概述 | 第13-15页 |
| 1.2.1 机器视觉定义 | 第13-14页 |
| 1.2.2 机器视觉系统组成 | 第14-15页 |
| 1.3 机器视觉国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 机器视觉摄像机标定 | 第18-34页 |
| 2.1 摄像机标定概述 | 第18页 |
| 2.2 摄像机标定的基本原理 | 第18-25页 |
| 2.2.1 摄像机成像模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 摄像机透视投影模型 | 第19-23页 |
| 2.2.3 摄像机镜头畸变 | 第23-25页 |
| 2.3 传统摄像机标定方法 | 第25-32页 |
| 2.3.1 直接线性变换标定法 | 第25-27页 |
| 2.3.2 基于径向排列约束（RAC）的标定法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 张正友平面标定法 | 第28-32页 |
| 2.4 摄像机自标定方法 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 鞋样图像预处理 | 第34-47页 |
| 3.1 图像处理概述 | 第34页 |
| 3.2 图像的获取 | 第34-35页 |
| 3.2.1 数字图像 | 第34-35页 |
| 3.2.2 数字图像的获取 | 第35页 |
| 3.3 图像灰度化 | 第35-37页 |
| 3.4 图像滤波去噪 | 第37-41页 |
| 3.4.1 均值滤波 | 第37-38页 |
| 3.4.2 中值滤波 | 第38-39页 |
| 3.4.3 加权中值滤波 | 第39-41页 |
| 3.5 阈值分割 | 第41-42页 |
| 3.6 边缘检测 | 第42-46页 |
| 3.6.1 边缘检测的数学基础 | 第43-44页 |
| 3.6.2 Sobel算子 | 第44页 |
| 3.6.3 Roberts算子 | 第44-45页 |
| 3.6.4 Laplace算子 | 第45页 |
| 3.6.5 Canny算子 | 第45-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 冲孔标志点匹配 | 第47-59页 |
| 4.1 图像匹配理论 | 第47-49页 |
| 4.1.1 图像匹配的数学定义 | 第47-48页 |
| 4.1.2 图像匹配过程和匹配要素 | 第48-49页 |
| 4.2 图像的几何运算 | 第49-53页 |
| 4.2.1 仿射变换之平移变换 | 第49-50页 |
| 4.2.2 仿射变换之缩放变换 | 第50-51页 |
| 4.2.3 仿射变换之旋转变换 | 第51-52页 |
| 4.2.4 最邻近插值 | 第52-53页 |
| 4.3 图像匹配方法 | 第53-58页 |
| 4.3.1 基于灰度值的模板匹配 | 第53-56页 |
| 4.3.2 基于特征的模板匹配 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 方案设计及HALCON实验 | 第59-72页 |
| 5.1 HALCON | 第59-60页 |
| 5.2 摄像机标定实验 | 第60-64页 |
| 5.2.1 摄像机 | 第60-61页 |
| 5.2.2 自制标定板 | 第61-62页 |
| 5.2.3 HALCON实现标定 | 第62-64页 |
| 5.3 方案设计 | 第64-71页 |
| 5.3.1 “击中击不中”方案 | 第65-68页 |
| 5.3.2 模板匹配方案 | 第68-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72页 |
| 6.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录 | 第77-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
