| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 带电作业机器人国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 机器视觉及其在电力机器人中的应用 | 第10-11页 |
| 1.3.1 机器视觉 | 第10页 |
| 1.3.2 机器视觉在电力机器人中的应用 | 第10-11页 |
| 1.4 图像处理关键技术 | 第11-13页 |
| 1.4.1 图像预处理 | 第11-12页 |
| 1.4.2 图像特征和目标识别 | 第12-13页 |
| 1.5 论文的主要研究工作 | 第13-15页 |
| 2 配电线路维护机器人视觉系统方案设计 | 第15-22页 |
| 2.1 视觉系统需求分析及功能分析 | 第15-17页 |
| 2.1.1 需求分析 | 第15-17页 |
| 2.1.2 功能分析 | 第17页 |
| 2.2 视觉系统总体设计方案 | 第17-21页 |
| 2.2.1 目标识别与定位子系统 | 第18-19页 |
| 2.2.2 监控子系统 | 第19-20页 |
| 2.2.3 防碰撞检测子系统 | 第20页 |
| 2.2.4 摄像机安装方式 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 图像预处理 | 第22-37页 |
| 3.1 基于颜色直方图及形态学的图像分割 | 第22-30页 |
| 3.1.1 颜色空间处理 | 第23-27页 |
| 3.1.2 形态学图像处理 | 第27-30页 |
| 3.2 弱光图像处理 | 第30-32页 |
| 3.3 高光图像处理 | 第32-36页 |
| 3.3.1 局部高光图像处理 | 第32-34页 |
| 3.3.2 全局高光图像处理 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 作业目标的识别 | 第37-54页 |
| 4.1 基于迭代阈值法的Canny边缘检测 | 第37-40页 |
| 4.2 熔丝管管体的识别 | 第40-44页 |
| 4.2.1 Hough变换 | 第40-41页 |
| 4.2.2 基于几何约束的直线拟合 | 第41-44页 |
| 4.3 操作环的识别 | 第44-50页 |
| 4.3.1 基于最小二乘法的椭圆拟合 | 第45-46页 |
| 4.3.2 基于位置以及大小约束的椭圆拟合 | 第46-50页 |
| 4.4 熔丝管的识别 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 作业目标的空间定位 | 第54-76页 |
| 5.1 摄像机模型 | 第54-57页 |
| 5.1.1 针孔模型 | 第54-56页 |
| 5.1.2 摄像机非线性模型 | 第56-57页 |
| 5.1.3 双目摄像机模型 | 第57页 |
| 5.2 摄像机标定 | 第57-63页 |
| 5.2.1 标定实验 | 第57-61页 |
| 5.2.2 标定结果 | 第61-63页 |
| 5.3 基于作业目标大小的窗口自适应调整的立体匹配 | 第63-72页 |
| 5.3.1 匹配测度方法 | 第63-64页 |
| 5.3.2 极线约束 | 第64-65页 |
| 5.3.3 基于Bouguet算法的立体校正 | 第65-68页 |
| 5.3.4 立体匹配过程 | 第68-69页 |
| 5.3.5 立体匹配实验结果 | 第69-72页 |
| 5.4 三维测量 | 第72-75页 |
| 5.4.1 双目立体视觉测量原理 | 第72-74页 |
| 5.4.2 三维测量实验结果 | 第74-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 6 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 论文总结 | 第76-77页 |
| 6.2 研究展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 附录 | 第83页 |