基于光学测头的车轴视觉测量技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第9页 |
| 1.2 单目视觉测量技术研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 车轴测量技术现状 | 第12-16页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 基于单目视觉的车轴测量系统模型建立 | 第17-31页 |
| 2.1 测量系统模型建立 | 第17页 |
| 2.2 单目视觉测量原理 | 第17-23页 |
| 2.2.1 坐标系设定与其相互变换 | 第17-19页 |
| 2.2.2 摄像机成像模型 | 第19-21页 |
| 2.2.3 PNP问题发展及应用 | 第21-22页 |
| 2.2.4 光学测头设计 | 第22-23页 |
| 2.3 位姿估计算法 | 第23-28页 |
| 2.3.1 正交迭代算法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 迭代初值的选取 | 第25-26页 |
| 2.3.3 求解绝对定向问题 | 第26-27页 |
| 2.3.4 测尖三维坐标求解 | 第27-28页 |
| 2.4 特征点相对位置标定实验 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 视觉测量系统中的图像处理技术 | 第31-43页 |
| 3.1 光学特征点的提取 | 第31-33页 |
| 3.1.1 阈值分割法提取感兴趣区域 | 第31-32页 |
| 3.1.2 最大类间方差法 | 第32-33页 |
| 3.2 高斯曲面拟合定位算法 | 第33-36页 |
| 3.2.1 光学特征点灰度分布 | 第33页 |
| 3.2.2 最小二乘法拟合高斯曲面 | 第33-35页 |
| 3.2.3 用QR分解法求方程最小二乘解 | 第35-36页 |
| 3.3 双三次插值细分算法 | 第36-38页 |
| 3.4 实验 | 第38-42页 |
| 3.4.1 光学特征点的提取 | 第38-39页 |
| 3.4.2 光学特征点定位实验 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 车轴尺寸参数求取 | 第43-52页 |
| 4.1 轴端平面拟合 | 第43-46页 |
| 4.1.1 特征值最小二乘法 | 第43-46页 |
| 4.1.2 稳健特征值法 | 第46页 |
| 4.2 基于投影的最小二乘圆拟合 | 第46-49页 |
| 4.2.1 求轴面点投影到轴端面坐标 | 第46-47页 |
| 4.2.2 最小二乘圆拟合 | 第47-49页 |
| 4.3 仿真实验 | 第49-51页 |
| 4.3.1 特征值最二乘法鲁棒性验证 | 第49-50页 |
| 4.3.2 最小二乘圆拟合仿真实验 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 实验结果与误差分析 | 第52-61页 |
| 5.1 实验装置及测量过程 | 第52-54页 |
| 5.1.1 实验装置 | 第52-53页 |
| 5.1.2 测量过程 | 第53-54页 |
| 5.2 测量程序设计 | 第54-56页 |
| 5.2.1 图像采集及处理程序设计 | 第54-55页 |
| 5.2.2 车轴半径求取程序设计 | 第55-56页 |
| 5.3 实验数据的处理 | 第56-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 全文总结 | 第61页 |
| 6.2 文章展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者简介及科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
