| 第一章 绪论 | 第1-21页 |
| 1．1 课题研究的背景和意义 | 第13-14页 |
| 1．2 多传感器测量的研究现状和发展趋势 | 第14-15页 |
| 1．2．1 多传感器集成的坐标测量机 | 第14-15页 |
| 1．2．2 多传感器集成的智能化研究 | 第15页 |
| 1．3 多传感器智能化测量的关键技术 | 第15-18页 |
| 1．3．1 多传感器物理集成技术 | 第16页 |
| 1．3．2 特征识别技术 | 第16-17页 |
| 1．3．3 基于特征的多传感器智能化测量 | 第17-18页 |
| 1．3．4 多传感器测量信息融合 | 第18页 |
| 1．4 博士学位论文的主要研究内容 | 第18-20页 |
| 1．5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 传感器测量技术的基础研究 | 第21-44页 |
| 2．1 引言 | 第21-22页 |
| 2．2 视觉 CCD传感器的测量研究 | 第22-26页 |
| 2．2．1 基于辅助标识的立体视觉测量方法 | 第22-23页 |
| 2．2．2 基于单 CCD的立体视觉测量方法 | 第23-26页 |
| 2．3 接触式测量研究 | 第26-32页 |
| 2．3．1 接触式测头的工作原理 | 第26-27页 |
| 2．3．2 接触式测量的路径规划研究 | 第27-32页 |
| 2．4 激光非接触式测量研究 | 第32-43页 |
| 2．4．1 激光测头的工作原理 | 第32-33页 |
| 2．4．2 基于采样策略的实体边界测量 | 第33-36页 |
| 2．4．3 未知自由曲面变曲率自适应测量规划 | 第36-43页 |
| 2．5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 测量数据预处理 | 第44-57页 |
| 3．1 引言 | 第44页 |
| 3．2 去毛刺、滤波、光顺及压缩处理 | 第44-49页 |
| 3．2．1 毛刺处理 | 第44-46页 |
| 3．2．2 滤波处理 | 第46-48页 |
| 3．2．3 光顺处理 | 第48页 |
| 3．2．4 压缩处理 | 第48-49页 |
| 3．3 散乱点云构建三角面片模型 | 第49-56页 |
| 3．3．1 散乱点三角建模方法概要 | 第50-51页 |
| 3．3．2 数据结构 | 第51页 |
| 3．3．3 确定活动边的影响区域 | 第51-52页 |
| 3．3．4 基于“最小边角积”的优化邻接点搜索新法则 | 第52-53页 |
| 3．3．5 散乱点构建三角面片模型算法 | 第53页 |
| 3．3．6 实验 | 第53-56页 |
| 3．4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 散乱点云数据的特征识别理论 | 第57-78页 |
| 4．1 引言 | 第57页 |
| 4．2 恢复散乱点云的微分几何属性 | 第57-61页 |
| 4．2．1 曲线和曲面的微分特征 | 第58页 |
| 4．2．2 恢复微分几何属性的 Taubin算法 | 第58-59页 |
| 4．2．3 改进算法 | 第59-60页 |
| 4．2．4 实验 | 第60-61页 |
| 4．3 基于曲线微分特性的散乱点云分割方法 | 第61-69页 |
| 4．3．1 引言 | 第61-62页 |
| 4．3．2 点云的D~0、D~1和 D~2边界特征点识别 | 第62-64页 |
| 4．3．3 区域增长法获取子特征区域 | 第64-65页 |
| 4．3．4 散乱点云分割流程 | 第65页 |
| 4．3．5 实验 | 第65-69页 |
| 4．4 散乱点云的特征识别研究 | 第69-77页 |
| 4．4．1 点云的二次曲面特征识别 | 第70-73页 |
| 4．4．2 边界的二次曲线特征识别 | 第73-76页 |
| 4．4．3 实验 | 第76-77页 |
| 4．5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 点云特征指导的多传感器智能测量方法 | 第78-97页 |
| 5．1 引言 | 第78-79页 |
| 5．2 曲面特征指导下的测量规划 | 第79-87页 |
| 5．2．1 二次曲面点云采样 | 第79-80页 |
| 5．2．2 自由曲面点云切片 | 第80-82页 |
| 5．2．3 测头的行走步长和位置计算 | 第82-83页 |
| 5．2．4 Zigzag测量路径规划 | 第83-87页 |
| 5．3 边界特征指导下的测量规划 | 第87-89页 |
| 5．3．1 曲面测量指导 | 第87-88页 |
| 5．3．2 孔洞测量指导 | 第88-89页 |
| 5．4 特征指导的多传感器测量方式 | 第89-91页 |
| 5．4．1 视觉点云指导下的接触式测量或激光非接触式测量 | 第89-90页 |
| 5．4．2 非接触式及接触式测量的互补测量 | 第90-91页 |
| 5．5 实验 | 第91-96页 |
| 5．6 本章小结 | 第96-97页 |
| 第六章 多传感器测量信息融合技术 | 第97-112页 |
| 6．1 引言 | 第97-98页 |
| 6．2 重复定位测量及其数据整合 | 第98-99页 |
| 6．3 恢复二次曲面及精度评测 | 第99-103页 |
| 6．3．1 恢复二次曲面 | 第99-101页 |
| 6．3．2 二次曲面精度评测 | 第101-102页 |
| 6．3．3 实例 | 第102-103页 |
| 6．4 恢复自由曲面及精度评测 | 第103-106页 |
| 6．4．1 恢复自由曲面 | 第103-105页 |
| 6．4．2 精度评定 | 第105-106页 |
| 6．4．3 计算机仿真 | 第106页 |
| 6．5 文件输出 | 第106-111页 |
| 6．5．1 IGES文件输出 | 第106-107页 |
| 6．5．2 测点数据直接生成 STL文件 | 第107-111页 |
| 6．6 本章小结 | 第111-112页 |
| 第七章 多传感器集成的智能化测量系统研制 | 第112-124页 |
| 7．1 引言 | 第112页 |
| 7．2 多传感器智能化测量系统原型 | 第112-113页 |
| 7．3 系统的硬件构成 | 第113-115页 |
| 7．4 系统的软件组成 | 第115-117页 |
| 7．5 系统精度分析与实验 | 第117-119页 |
| 7．6 应用实例 | 第119-122页 |
| 7．7 本章小结 | 第122-124页 |
| 第八章 结论与展望 | 第124-128页 |
| 8．1 论文总结 | 第124-126页 |
| 8．2 论文的主要创新点 | 第126页 |
| 8．3 展望 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-134页 |
| 作者攻读博士学位期间发表(录用)的学术论文和参加的科研项目 | 第134-135页 |
| 致谢 | 第135页 |
