| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 影像测量技术的研究现状及发展趋势 | 第13-15页 |
| 1.2.1 影像测量技术的概念 | 第13页 |
| 1.2.2 国内外影像测量技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 影像测量技术的发展趋势 | 第15页 |
| 1.3 基于机器视觉的钣金零件智能测量的关键技术 | 第15-17页 |
| 1.3.1 系统标定技术 | 第16-17页 |
| 1.3.2 轮廓定位技术 | 第17页 |
| 1.3.3 图像配准技术 | 第17页 |
| 1.3.4 图元矢量化技术 | 第17页 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 | 第17-20页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第17-19页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第19-20页 |
| 第二章 影像测量系统的标定 | 第20-33页 |
| 2.1 标定概述 | 第20-23页 |
| 2.1.1 射影几何中的参考坐标系 | 第20页 |
| 2.1.2 线性摄像机模型 | 第20-22页 |
| 2.1.3 非线性摄像机模型 | 第22-23页 |
| 2.2 基于改进Tsai两步法的镜头畸变参数计算 | 第23-29页 |
| 2.2.1 摄像机模型建立 | 第23页 |
| 2.2.2 畸变参数求解 | 第23-26页 |
| 2.2.3 实验与精度分析 | 第26-29页 |
| 2.3 摄像机外部参数的确定及透视变换 | 第29-32页 |
| 2.3.1 透视变换原理 | 第29-31页 |
| 2.3.2 图像几何运算 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 影像的轮廓定位 | 第33-41页 |
| 3.1 单像素宽轮廓定位 | 第33-35页 |
| 3.1.1 像素级轮廓定位 | 第33-34页 |
| 3.1.2 轮廓链码化 | 第34-35页 |
| 3.2 亚像素级轮廓定位 | 第35-40页 |
| 3.2.1 亚像素级轮廓定位算法概述 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于高斯拟合的亚像素级轮廓定位 | 第36-38页 |
| 3.2.3 实验及分析 | 第38-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于DXF文件的匹配测量 | 第41-56页 |
| 4.1 DXF文件的信息提取 | 第41-44页 |
| 4.1.1 DXF文件基本结构 | 第41-42页 |
| 4.1.2 图元信息提取 | 第42页 |
| 4.1.3 标注信息提取 | 第42-44页 |
| 4.2 基于SIFT算子和RANSAC算法的大型图像拼接 | 第44-51页 |
| 4.2.1 SIFT算子提取特征点 | 第44-47页 |
| 4.2.2 RANSAC算法剔除误匹配点对 | 第47-49页 |
| 4.2.3 图像拼接实验及精度评估 | 第49-51页 |
| 4.3 基于图像几何特性和ICP算法的图像配准 | 第51-54页 |
| 4.3.1 基于图像几何特性的粗配准 | 第51-52页 |
| 4.3.2 基于ICP算法的精配准 | 第52-53页 |
| 4.3.3 图像配准实验及精度评估 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 智能图元识别测量 | 第56-82页 |
| 5.1 基于支持向量机的特征点提取 | 第56-66页 |
| 5.1.1 轮廓特征点类型及特性分析 | 第56-58页 |
| 5.1.2 基于轮廓曲率的训练集构建 | 第58-61页 |
| 5.1.2.1 角点样本的构建和区分 | 第58-60页 |
| 5.1.2.2 切点和拐点样本的构建 | 第60-61页 |
| 5.1.3 支持向量机的特征点检测 | 第61-65页 |
| 5.1.3.1 支持向量机（SVM）原理 | 第61-63页 |
| 5.1.3.2 基于支持向量机的特征点提取过程 | 第63-65页 |
| 5.1.4 轮廓特征点提取实验 | 第65-66页 |
| 5.2 轮廓识别和矢量化 | 第66-80页 |
| 5.2.1 圆形轮廓的识别和矢量化 | 第67-70页 |
| 5.2.2 复杂轮廓的分段识别 | 第70-71页 |
| 5.2.3 基于约束的直线和圆弧矢量化 | 第71-78页 |
| 5.2.3.1 基于约束的矢量化技术路线 | 第72-74页 |
| 5.2.3.2 直线轮廓的矢量化 | 第74-75页 |
| 5.2.3.3 圆弧轮廓的矢量化 | 第75-77页 |
| 5.2.3.4 非线性等式约束下的目标函数求解 | 第77-78页 |
| 5.2.4 轮廓识别和矢量化实验 | 第78-80页 |
| 5.3 图元的矢量输出 | 第80页 |
| 5.4 本章小结 | 第80-82页 |
| 第六章 影像测量实验平台设计与实验分析 | 第82-92页 |
| 6.1 面向平面钣金零件的影像测量实验平台 | 第82-83页 |
| 6.2 影像测量实验平台硬件设计 | 第83-84页 |
| 6.2.1 实验平台硬件组成 | 第83页 |
| 6.2.2 运动控制卡 | 第83-84页 |
| 6.2.3 电动角位台 | 第84页 |
| 6.3 影像测量实验平台软件设计 | 第84-88页 |
| 6.3.1 软件架构设计 | 第84-85页 |
| 6.3.2 检测流程设计 | 第85-86页 |
| 6.3.3 软件界面设计及功能说明 | 第86-88页 |
| 6.4 智能图元识别测量实验及精度分析 | 第88-91页 |
| 6.4.1 复杂轮廓图元的形状尺寸测量 | 第88-89页 |
| 6.4.2 圆形轮廓的形状尺寸测量 | 第89-90页 |
| 6.4.3 图元位置尺寸测量 | 第90-91页 |
| 6.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 总结与展望 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-99页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 附件 | 第101页 |