| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究状况概述 | 第16-18页 |
| 1.3 本文内容安排 | 第18-20页 |
| 2 裂纹图像特征提取算法研究及改进 | 第20-37页 |
| 2.1 风电叶片裂纹图像特点 | 第20页 |
| 2.2 图像的预处理 | 第20-25页 |
| 2.3 裂纹图像角点提取算法 | 第25-30页 |
| 2.3.1 特征提取概述 | 第25页 |
| 2.3.2 角点提取算法及改进 | 第25-30页 |
| 2.4 基于SIFT的图像特征提取算法研究 | 第30-33页 |
| 2.4.1 尺度空间极值检测 | 第30-31页 |
| 2.4.2 确定特征点的位置和尺度 | 第31-32页 |
| 2.4.3 生成特征描述向量 | 第32-33页 |
| 2.5 基于Harris-SUSAN与SIFT结合的特征提取算法 | 第33-35页 |
| 2.6 裂纹图像特征提取对比 | 第35-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 特征匹配及图像融合 | 第37-47页 |
| 3.1 特征匹配 | 第37-41页 |
| 3.1.1 特征粗匹配 | 第37-39页 |
| 3.1.2 特征精匹配 | 第39-40页 |
| 3.1.3 特征匹配结果分析 | 第40-41页 |
| 3.2 基于捆绑调整法的全局配准方法 | 第41-43页 |
| 3.2.1 参考平面的选取 | 第42页 |
| 3.2.2 捆绑调整法 | 第42-43页 |
| 3.3 图像融合技术 | 第43-45页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 裂纹几何特征分析 | 第47-58页 |
| 4.1 边缘提取 | 第47-52页 |
| 4.1.1 经典边缘提取算子 | 第47-50页 |
| 4.1.2 基于小波变换的边缘提取 | 第50-52页 |
| 4.2 形态学处理裂纹 | 第52-53页 |
| 4.3 裂纹几何特征计算 | 第53-57页 |
| 4.3.1 投影特征 | 第53-55页 |
| 4.3.2 裂纹参数计算 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 裂纹图像拼接系统的设计 | 第58-67页 |
| 5.1 系统概述 | 第58页 |
| 5.2 硬件结构 | 第58-60页 |
| 5.2.1 爬壁机器人机构设计 | 第58-59页 |
| 5.2.2 爬壁机器人控制系统组成 | 第59-60页 |
| 5.2.3 图像采集模块 | 第60页 |
| 5.3 裂纹图像拼接系统的设计及实现流程 | 第60-64页 |
| 5.3.1 系统设计总体框架 | 第61页 |
| 5.3.2 图像预处理模块设计 | 第61-62页 |
| 5.3.3 图像拼接模块设计 | 第62-63页 |
| 5.3.4 裂纹几何特征计算模块设计 | 第63-64页 |
| 5.4 用户界面及功能实现 | 第64-66页 |
| 5.4.1 用户界面设计 | 第64页 |
| 5.4.2 功能实现 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 6 总结和展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |