圆钢视觉测量系统的关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 轧钢测量技术 | 第10-11页 |
| 1.3 轧钢在线测量技术的国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4 结构光视觉测量的关键技术 | 第17-18页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第18-20页 |
| 第二章 测量原理和测量系统设计 | 第20-23页 |
| 2.1 线结构光测量原理 | 第20-21页 |
| 2.2 多线结构光测量系统的搭建 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 多线结构光视觉传感器标定 | 第23-41页 |
| 3.1 线结构光视觉测量模型 | 第23-25页 |
| 3.2 摄像机标定 | 第25-27页 |
| 3.2.1 摄像机模型 | 第25-26页 |
| 3.2.2 摄像机标定方法 | 第26-27页 |
| 3.3 现有的线结构光视觉传感器标定方法 | 第27-34页 |
| 3.3.1 视觉传感器局部标定 | 第27-31页 |
| 3.3.2 多视觉传感器的全局标定 | 第31-34页 |
| 3.4 本文的标定方法 | 第34-40页 |
| 3.4.1 摄像机标定 | 第34-35页 |
| 3.4.2 线结构光传感器的标定 | 第35-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 图像特征提取 | 第41-58页 |
| 4.1 圆阵列图像特征的提取 | 第41-49页 |
| 4.1.1 图像预处理 | 第41-42页 |
| 4.1.2 像素级边缘检测 | 第42页 |
| 4.1.3 椭圆识别 | 第42-43页 |
| 4.1.4 椭圆中心初定位 | 第43-44页 |
| 4.1.5 重复椭圆去除 | 第44页 |
| 4.1.6 椭圆中心的亚像素提取 | 第44-46页 |
| 4.1.7 特征圆的匹配排序 | 第46-49页 |
| 4.2 激光光条中心提取 | 第49-55页 |
| 4.2.1 现有的激光光条中心提取方法 | 第49-52页 |
| 4.2.2 本文光条中心提取 | 第52-55页 |
| 4.3 图像特征提取精度验证 | 第55-57页 |
| 4.3.1 椭圆中心定位精度 | 第55-57页 |
| 4.3.2 光条中心定位精度 | 第57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 实验结果及误差分析 | 第58-71页 |
| 5.1 实验及精度分析 | 第58-61页 |
| 5.1.1 标定实验 | 第59页 |
| 5.1.2 单传感器测量精度评价 | 第59-60页 |
| 5.1.3 系统实验结果 | 第60-61页 |
| 5.2 误差分析 | 第61-70页 |
| 5.2.1 误差源分析 | 第61页 |
| 5.2.2 误差传递分析 | 第61-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-80页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
