基于Kinect的轴类零件三维重建关键技术研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第12页 |
| ·三维重建技术研究现状 | 第12-16页 |
| ·数据采集与处理研究现状 | 第12-14页 |
| ·基于深度图像的三维重建技术研究现状 | 第14-16页 |
| ·基于Kinect的三维重建技术研究现状 | 第16-17页 |
| ·存在问题与发展趋势 | 第17-18页 |
| ·存在问题 | 第17-18页 |
| ·发展趋势 | 第18页 |
| ·论文结构安排 | 第18-22页 |
| 第2章 点云数据获取与预处理 | 第22-40页 |
| ·Kinect传感器 | 第22-24页 |
| ·Kinect结构 | 第22-23页 |
| ·Kinect工作原理 | 第23-24页 |
| ·点云数据获取与坐标转换 | 第24-29页 |
| ·RGB-D图像获取 | 第24-25页 |
| ·摄像机成像模型 | 第25-28页 |
| ·深度图像坐标转换 | 第28-29页 |
| ·点云数据预处理 | 第29-34页 |
| ·点云数据结构 | 第29-31页 |
| ·点云数据背景分割 | 第31-32页 |
| ·点云数据滤波去噪 | 第32-34页 |
| ·实验结果和分析 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 点云分割算法 | 第40-50页 |
| ·点云分割概述 | 第40页 |
| ·基于几何特征的点云分割方法 | 第40-43页 |
| ·基于边缘的点云分割算法 | 第40-41页 |
| ·基于区域的点云分割算法 | 第41-42页 |
| ·基于聚类的点云分割算法 | 第42-43页 |
| ·基于曲率的聚类分割改进算法 | 第43-47页 |
| ·点云表面法线 | 第44-46页 |
| ·点云曲率计算 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 点云特征描述与提取 | 第50-66页 |
| ·点云特征描述算法 | 第50-54页 |
| ·3D形状内容描述子 | 第50-51页 |
| ·点特征直方图（PFH）描述子 | 第51-53页 |
| ·快速点特征直方图（FPFH）描述子 | 第53-54页 |
| ·点云数据检索方式 | 第54-55页 |
| ·最邻近搜索 | 第54-55页 |
| ·Kd-tree结构 | 第55页 |
| ·聚类识别算法 | 第55-58页 |
| ·点云VFH特征计算 | 第55-57页 |
| ·VFH特征描述子可视化 | 第57-58页 |
| ·基于VFH描述子的聚类识别 | 第58页 |
| ·轴类零件特征匹配算法 | 第58-59页 |
| ·聚类识别结果与分析 | 第59-65页 |
| ·本章小节 | 第65-66页 |
| 第5章 点云结构参数化和重建 | 第66-72页 |
| ·随机采样一致性算法 | 第66-69页 |
| ·RANSAC计算原理 | 第66-67页 |
| ·Lmeds最小中值方差估计 | 第67页 |
| ·PCL点云库模型接口 | 第67-69页 |
| ·点云投影 | 第69-70页 |
| ·模型高度计算 | 第70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第6章 原型系统设计与试验 | 第72-82页 |
| ·软硬件平台环境及架构设计 | 第72-73页 |
| ·硬件平台环境 | 第72页 |
| ·软件平台环境 | 第72-73页 |
| ·总体设计方案 | 第73-74页 |
| ·三维重建结果与分析 | 第74-81页 |
| ·零件识别 | 第75-76页 |
| ·零件模型参数化 | 第76-80页 |
| ·轴类零件模型重建 | 第80-81页 |
| ·本章小节 | 第81-82页 |
| 第7章 结论与展望 | 第82-84页 |
| ·论文工作总结 | 第82页 |
| ·研究展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92页 |
