| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-17页 |
| 1.1.1 并联机构概述 | 第11-13页 |
| 1.1.2 并联机构位姿检测 | 第13-14页 |
| 1.1.3 基于机器视觉的并联机构位姿检测 | 第14-17页 |
| 1.2 基于机器视觉的并联机构位姿检测研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 机器视觉立体匹配研究现状 | 第20-21页 |
| 1.4 本文的主要研究内容和章节安排 | 第21-23页 |
| 1.4.1 本文的主要研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第22-23页 |
| 第二章 双目立体视觉测量原理 | 第23-31页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 坐标系定义 | 第23-25页 |
| 2.3 摄像机成像模型 | 第25-28页 |
| 2.3.1 线性模型 | 第25-27页 |
| 2.3.2 非线性模型 | 第27-28页 |
| 2.4 双目视觉系统 | 第28-30页 |
| 2.4.1 双目视觉基本原理 | 第28-29页 |
| 2.4.2 双目视觉一般模型 | 第29-30页 |
| 2.4.3 双目视觉极线几何关系 | 第30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 新型 3-DOF并联机构图像预处理及特征点提取 | 第31-41页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 新型 3-DOF并联机构介绍 | 第31-32页 |
| 3.3 图像采集 | 第32-33页 |
| 3.4 图像预处理 | 第33-34页 |
| 3.4.1 基于离散余弦的图像去噪 | 第33-34页 |
| 3.4.2 基于小波变换的图像去噪 | 第34页 |
| 3.5 特征点提取 | 第34-39页 |
| 3.5.1 SUSAN特征点提取 | 第35-37页 |
| 3.5.2 Moravec特征点提取 | 第37-38页 |
| 3.5.3 Harris特征点提取 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 新型 3-DOF并联机构图像立体匹配及提纯 | 第41-48页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 基于SIFT算法的立体匹配 | 第41-43页 |
| 4.3 基于Harris-SIFT算法的立体匹配 | 第43-44页 |
| 4.4 RANSAC算法及改进 | 第44-46页 |
| 4.4.1 RANSAC算法基本思想 | 第44-45页 |
| 4.4.2 RANSAC算法的改进 | 第45-46页 |
| 4.5 基于改进RANSAC算法的匹配结果提纯 | 第46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 新型 3-DOF并联机构末端位姿参数求解 | 第48-52页 |
| 5.1 引言 | 第48页 |
| 5.2 新型 3-DOF并联机构坐标系定义 | 第48-49页 |
| 5.3 位姿参数求解 | 第49-50页 |
| 5.3.1 位置参数计算 | 第49页 |
| 5.3.2 姿态参数计算 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第六章 新型 3-DOF并联机构双目视觉末端位姿检测实验研究 | 第52-64页 |
| 6.1 引言 | 第52页 |
| 6.2 新型 3-DOF并联机构双目视觉末端位姿检测系统组成 | 第52-53页 |
| 6.3 硬件平台设计 | 第53-55页 |
| 6.4 软件设计与开发 | 第55-59页 |
| 6.5 实验方法 | 第59页 |
| 6.6 结果分析 | 第59-63页 |
| 6.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第七章 全文总结 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文与成果 | 第71页 |
