| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 论文的背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 三维重建技术简介 | 第8-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本论文的主要研究内容及技术路线 | 第11-12页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第12页 |
| 1.6 本论文的创新之处 | 第12-13页 |
| 第二章 结构光视觉测量系统搭建 | 第13-36页 |
| 2.1 世界坐标系与相机坐标系之间的变换关系 | 第13-15页 |
| 2.2 结构光系统的标定原理 | 第15-21页 |
| 2.2.1 基于机器视觉结构光系统标定原理 | 第15-16页 |
| 2.2.2 双焦距结构光系统标定 | 第16-19页 |
| 2.2.3 畸变矫正对比实验 | 第19-21页 |
| 2.3 计算投影仪与平台系的位置关系及坐标变换 | 第21-25页 |
| 2.3.1 双球标定法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 确定投影仪与平台系之间位置关系 | 第22-25页 |
| 2.4 相位移原理 | 第25-32页 |
| 2.4.1 相移基本原理 | 第25-26页 |
| 2.4.2 绝对相位展开 | 第26-27页 |
| 2.4.3 格雷码相移法 | 第27-28页 |
| 2.4.4 多频外差相移法 | 第28-31页 |
| 2.4.5 格雷码加相移与多频外差对比 | 第31-32页 |
| 2.5 结构光系统三维测量原理 | 第32-35页 |
| 2.5.1 三维重建原理 | 第32-34页 |
| 2.5.2 双焦距结构光系统的搭建 | 第34页 |
| 2.5.3 机械零件的三维测量 | 第34-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 短焦测量系统快速获取物体表面数据的方法 | 第36-48页 |
| 3.1 剔除点云背景及噪声 | 第36-39页 |
| 3.1.1 区域增长分割算法 | 第36-37页 |
| 3.1.2 剔除背景及噪声点云 | 第37-39页 |
| 3.2 多视点重建 | 第39-44页 |
| 3.2.1 视点规划原理 | 第39-42页 |
| 3.2.2 NBV的确定 | 第42-43页 |
| 3.2.3 视点自终止准则 | 第43页 |
| 3.2.4 视点规划方案的实现 | 第43-44页 |
| 3.3 点云拼接技术 | 第44-45页 |
| 3.4 重合数据的去除技术 | 第45-47页 |
| 3.4.1 八叉树原理 | 第45-46页 |
| 3.4.2 八叉树搜索算法 | 第46页 |
| 3.4.3 剔除重合区域点云 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 多视点间三维点云数据融合算法 | 第48-57页 |
| 4.1 由短焦距物体点云提取细节区域 | 第48-51页 |
| 4.1.1 自由曲面曲率计算研究 | 第49页 |
| 4.1.2 计算细节区域 | 第49-51页 |
| 4.2 计算长焦单目测量系统与平台系之间的方位关系 | 第51-52页 |
| 4.3 细节区域与长焦视觉测量系统的视点关联 | 第52-53页 |
| 4.3.1 计算长焦测量系统和细节区域的方位角 | 第52-53页 |
| 4.3.2 计算细节区域对应的旋转角和翻转角 | 第53页 |
| 4.4 数据融合技术 | 第53-56页 |
| 4.4.1 点云的降采样 | 第54页 |
| 4.4.2 点云的配准 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第62页 |