基于机器视觉的手机电池尺寸检测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·选题的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·机器视觉的发展与现状 | 第12-13页 |
| ·机器视觉的发展趋势 | 第13-14页 |
| ·机器视觉的应用 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 2 电池测量系统硬件构成与实现 | 第17-35页 |
| ·电池测量系统的总体结构 | 第17-19页 |
| ·电池测量系统的工作流程 | 第19-21页 |
| ·电池测量系统的主要硬件构成 | 第21-31页 |
| ·电池检测平台运动控制卡 | 第21-23页 |
| ·图像采集卡 | 第23-25页 |
| ·图像获取用相机 | 第25-27页 |
| ·相机镜头 | 第27-30页 |
| ·光源 | 第30-31页 |
| ·运动控制部分软件开发 | 第31-34页 |
| ·程序开发步骤 | 第31-32页 |
| ·控制器配置 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 3 相机标定原理及方法 | 第35-43页 |
| ·普通相机的标定原理 | 第35-38页 |
| ·针孔模型 | 第35-36页 |
| ·相机的内参模型 | 第36页 |
| ·相机的外参模型 | 第36-37页 |
| ·径向畸变 | 第37-38页 |
| ·常用的标定方法 | 第38-40页 |
| ·Tsai摄像机标定方法 | 第38页 |
| ·张正友标定方法 | 第38-40页 |
| ·二维标定 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 4 3D相机标定及测量原理 | 第43-49页 |
| ·三维视觉系统结构 | 第43-44页 |
| ·3D相机的标定原理 | 第44页 |
| ·3D相机部分结构 | 第44-45页 |
| ·3D测量的工作原理 | 第45页 |
| ·3D相机的理论模型 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 锂电池的图像特征提取 | 第49-57页 |
| ·图像边缘 | 第49页 |
| ·拉普拉斯算子边缘检测 | 第49-50页 |
| ·平滑滤波器 | 第50-51页 |
| ·梯度边缘检测 | 第51-54页 |
| ·梯度 | 第51-52页 |
| ·边缘检测算子 | 第52-54页 |
| ·Canny准则 | 第54页 |
| ·长宽计算 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 6 实验及数据分析 | 第57-63页 |
| ·测量系统界面 | 第57-58页 |
| ·实验数据 | 第58-61页 |
| ·实验数据分析 | 第61-63页 |
| 7 总结 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
