| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外隧道变形检测技术的发展和研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 隧道形变的国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 隧道形变的国内研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第17-20页 |
| 2 基于结构光的高速二维扫描系统的总体方案 | 第20-34页 |
| 2.1 激光三角测量原理与数学模型 | 第20-27页 |
| 2.1.1 激光三角测量法的数学模型 | 第21-24页 |
| 2.1.2 单光带结构光存在的典型问题 | 第24-26页 |
| 2.1.3 双光带结构光与相机的位置关系 | 第26-27页 |
| 2.2 总体方案设计 | 第27-28页 |
| 2.3 系统设备介绍 | 第28-32页 |
| 2.3.1 系统所用高速工业相机介绍 | 第29-30页 |
| 2.3.2 系统所用图像采集卡介绍 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 光带中心提取算法及其硬件实现 | 第34-50页 |
| 3.1 光带中心亚像素级提取算法设计 | 第34-39页 |
| 3.1.1 常用的光带中心亚像素级提取算法比较 | 第34-38页 |
| 3.1.2 改进的光带中心亚像索级提取算法 | 第38-39页 |
| 3.2 光带中心提取算法的FPGA移植 | 第39-46页 |
| 3.2.1 图像处理模块结构及数据流向介绍 | 第40-41页 |
| 3.2.2 光带提取算法的FPGA实现 | 第41-46页 |
| 3.3 算法的FPGA片上调试及测试结果 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 4 上位机程序设计 | 第50-62页 |
| 4.1 Sapera LT类库概述 | 第50-55页 |
| 4.1.1 SapRTPro类和SapRTProDesign类 | 第53-55页 |
| 4.2 应用程序的基本流程 | 第55-58页 |
| 4.2.1 初始化部分 | 第56-57页 |
| 4.2.2 下载Firmware和上位机对寄存器组的读写 | 第57-58页 |
| 4.2.3 处理后的图像数据的实时存储 | 第58页 |
| 4.3 多线程实现系统实时存储 | 第58-60页 |
| 4.3.1 多线程编程简介 | 第58-59页 |
| 4.3.2 线程调度与同步 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 5 基于BP神经网络的系统标定与试验验证 | 第62-80页 |
| 5.1 测量系统的标定 | 第62-66页 |
| 5.1.1 相机内参数的标定 | 第62-64页 |
| 5.1.2 线结构光传感器常规标定方法 | 第64-66页 |
| 5.2 基于BP神经网络的标定方法 | 第66-70页 |
| 5.2.1 BP神经网络的基本原理 | 第67-68页 |
| 5.2.2 样本数据的获取方法 | 第68-69页 |
| 5.2.3 标定特征点与世界坐标的统一 | 第69-70页 |
| 5.3 试验验证 | 第70-77页 |
| 5.3.1 系统精度的验证 | 第70-76页 |
| 5.3.2 系统稳定性验证 | 第76-77页 |
| 5.4 影响测量精度及稳定性的因素分析 | 第77-79页 |
| 5.4.1 影响测量精度的因素分析 | 第77-78页 |
| 5.4.2 影响测量稳定性的因素分析 | 第78-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 6 总结和展望 | 第80-82页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第80页 |
| 6.2 展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 作者简历 | 第86-90页 |
| 学位论文数据集 | 第90页 |