| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作及组织结构 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 摄像机标定 | 第16-26页 |
| 2.1 视觉坐标系 | 第16-18页 |
| 2.1.1 计算机坐标系 | 第16-17页 |
| 2.1.2 图像坐标系 | 第17页 |
| 2.1.3 摄像机坐标系 | 第17页 |
| 2.1.4 世界坐标系 | 第17-18页 |
| 2.2 摄像机成像模型 | 第18-20页 |
| 2.2.1 线性摄像机模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 非线性摄像机模型 | 第19-20页 |
| 2.3 摄像机标定方法 | 第20页 |
| 2.4 标定原理与流程 | 第20-23页 |
| 2.4.1 张正友棋盘格标定原理 | 第20-22页 |
| 2.4.2 标定流程 | 第22-23页 |
| 2.5 标定结果 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 图像预处理 | 第26-35页 |
| 3.1 图像平滑 | 第26-28页 |
| 3.1.1 均值滤波 | 第26页 |
| 3.1.2 中值滤波 | 第26-28页 |
| 3.2 图像锐化及边缘检测 | 第28-33页 |
| 3.2.1 图像锐化 | 第28-29页 |
| 3.2.2 边缘检测 | 第29-33页 |
| 3.3 图像形态学处理 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 目标工件的匹配 | 第35-45页 |
| 4.1 模板匹配 | 第36页 |
| 4.2 角点特征匹配 | 第36-42页 |
| 4.2.1 Harris角点检测 | 第37-38页 |
| 4.2.2 Harris角点粗匹配 | 第38-39页 |
| 4.2.3 Ransac精确匹配方法 | 第39-41页 |
| 4.2.4 目标物体质心计算 | 第41-42页 |
| 4.3 Hough变换圆检测 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 移动工件的位置预测跟踪 | 第45-67页 |
| 5.1 Mean-shift算法 | 第46-48页 |
| 5.2 Cam-shift跟踪算法 | 第48-53页 |
| 5.2.1 颜色模型的建立 | 第48-50页 |
| 5.2.2 反向投影图的生成 | 第50-51页 |
| 5.2.3 根据Mean-shift算法寻找质心 | 第51-52页 |
| 5.2.4 Cam-shift算法跟踪结果分析 | 第52-53页 |
| 5.3 Kalman预测与Cam-shift算法结合 | 第53-56页 |
| 5.3.1 Kalman预测原理 | 第53-55页 |
| 5.3.2 Kalman预测器模型的建立 | 第55页 |
| 5.3.3 Kalman与Cam-shift算法结合实现过程 | 第55-56页 |
| 5.4 线性预测与Cam-shift算法结合 | 第56-58页 |
| 5.4.1 线性预测 | 第56-57页 |
| 5.4.2 线性预测与Cam-shift算法结合实现过程 | 第57-58页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第58-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 第6章 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 在学研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
