基于线结构光视觉传感器的三维表面测量系统关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| Content | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 引言 | 第12-15页 |
| 1.1.1 三维视觉测量技术概述 | 第12-14页 |
| 1.1.2 视觉测量在逆向工程中的应用 | 第14-15页 |
| 1.2 线结构光视觉测量系统概述 | 第15-17页 |
| 1.2.1 线结构光视觉测量原理 | 第15-16页 |
| 1.2.2 视觉测量系统的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的组织结构与主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 线结构光三维表面视觉测量系统 | 第19-29页 |
| 2.1 测量系统框架布局和结构组成 | 第19-23页 |
| 2.1.1 系统框架布局 | 第19-21页 |
| 2.1.2 系统结构组成 | 第21-23页 |
| 2.2 测量系统的工作原理 | 第23-25页 |
| 2.2.1 测量系统的数学模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 测量系统的工作过程 | 第24-25页 |
| 2.3 测量系统的特点与性能分析 | 第25-28页 |
| 2.3.1 测量系统的特点 | 第25-26页 |
| 2.3.2 测量系统的性能分析 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 线结构光条纹中心提取方法研究 | 第29-41页 |
| 3.1 光条纹中心提取精度的影响因素分析 | 第29-30页 |
| 3.2 几何中心法 | 第30-31页 |
| 3.2.1 利用边缘信息的提取方法 | 第30页 |
| 3.2.2 利用阈值信息的提取方法 | 第30-31页 |
| 3.2.3 利用细化技术的提取方法 | 第31页 |
| 3.3 能量中心法 | 第31-34页 |
| 3.3.1 利用灰度重心的提取方法 | 第31-32页 |
| 3.3.2 利用方向模板技术的提取方法 | 第32-33页 |
| 3.3.3 利用极大值点的提取方法 | 第33-34页 |
| 3.4 基于GrabCut的光条纹中心提取 | 第34-39页 |
| 3.4.1 GrabCut算法概述 | 第34-36页 |
| 3.4.2 中心提取中GrabCut的应用 | 第36-38页 |
| 3.4.3 提取算法的误差分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 视觉测量系统的参数标定 | 第41-67页 |
| 4.1 摄像机内部参数标定 | 第41-51页 |
| 4.1.1 摄像机数学模型 | 第41-46页 |
| 4.1.2 摄像机参数标定方法 | 第46-48页 |
| 4.1.3 论文实现的摄像机标定算法 | 第48-51页 |
| 4.2 摄像机参数标定实验及结论 | 第51-56页 |
| 4.2.1 基于OpenCV的标定方法实现 | 第51-53页 |
| 4.2.2 标定实验及结果分析 | 第53-56页 |
| 4.3 线结构光视觉测量模型 | 第56-57页 |
| 4.4 视觉传感器结构参数标定 | 第57-63页 |
| 4.4.1 常规标定方法概述 | 第57-59页 |
| 4.4.2 论文实现的标定方法 | 第59-63页 |
| 4.5 视觉传感器结构参数标定实验及结论 | 第63-66页 |
| 4.5.1 参数标定实验 | 第63-65页 |
| 4.5.2 结果误差与分析 | 第65-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 视觉测量系统的应用实例 | 第67-74页 |
| 5.1 视觉测量系统的测量坐标转换 | 第67-68页 |
| 5.2 视觉测量系统的应用实例实验 | 第68-71页 |
| 5.3 视觉测量系统的误差分析 | 第71-73页 |
| 5.3.1 精度适用性分析 | 第71-72页 |
| 5.3.2 误差来源与分析 | 第72-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
