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面向放疗机器人定位床的视觉系统标定与测量方法研究

中文摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第12-30页
    1.1 课题研究背景及意义第12页
    1.2 放射治疗技术研究现状第12-16页
    1.3 放疗定位床研究进展第16-19页
    1.4 视觉标定方法研究进展第19-23页
    1.5 视觉测量方法研究现状第23-26页
    1.6 本文研究内容及论文安排第26-30页
第二章 基于双目视觉的放疗机器人定位床系统建立第30-48页
    2.1 引言第30页
    2.2 基于双目视觉的放疗机器人定位床系统结构第30-31页
    2.3 放疗机器人定位床运动学模型第31-34页
        2.3.1 坐标变换第31-32页
        2.3.2 放疗机器人定位床运动学模型第32-34页
    2.4 放疗机器人定位床动力学模型第34-36页
        2.4.1 放疗机器人定位床关节空间动力学模型第34-35页
        2.4.2 放疗机器人定位床操作空间动力学模型第35-36页
    2.5 放疗机器人定位床逆动力学控制方法第36-38页
    2.6 基于双目视觉的放疗机器人定位床系统实验平台第38-47页
        2.6.1 系统实验平台第38-43页
        2.6.2 放疗机器人定位床动力学分析第43-47页
    2.7 本章小结第47-48页
第三章 基于双目视觉的放疗机器人定位床测量方法研究第48-68页
    3.1 引言第48页
    3.2 摄像机视觉模型第48-54页
        3.2.1 摄像机视觉坐标系第48-51页
        3.2.2 摄像机理想模型第51-52页
        3.2.3 摄像机畸变模型第52-54页
    3.3 双目视觉的测量原理第54-55页
    3.4 摄像机标定第55-62页
        3.4.1 基于平面棋盘格和立体标定模板相结合的摄像机标定方法第55-58页
        3.4.2 双目摄像机立体标定第58-59页
        3.4.3 实验验证第59-62页
    3.5 基于双目视觉的放疗机器人定位床位置测量方法第62-66页
        3.5.1 基于双目视觉的放疗机器人定位床位置测量原理第62-63页
        3.5.2 标记点的识别及其三维坐标的计算第63页
        3.5.3 放疗机器人定位床的位置测量方法第63-64页
        3.5.4 实验验证第64-66页
    3.6 本章小结第66-68页
第四章 面向放疗机器人定位床的视觉系统动态标定第68-97页
    4.1 引言第68页
    4.2 基于位置和图像点特征的视觉系统结构第68-71页
        4.2.1 基于位置的视觉系统结构第68-70页
        4.2.2 基于图像点特征的视觉系统结构第70-71页
    4.3 基于位置的视觉系统动态标定第71-83页
        4.3.1 基于位置的视觉系统模型第71-73页
        4.3.2 放疗机器人定位床操作空间逆动力学控制第73-75页
        4.3.3 基于位置的视觉系统动态标定算法第75-77页
        4.3.4 自适应控制算法的稳定性证明第77-78页
        4.3.5 基于位置的视觉系统动态标定算法仿真实验第78-83页
    4.4 基于图像点特征的视觉系统动态标定第83-95页
        4.4.1 基于图像点特征的视觉系统模型第83-88页
        4.4.2 基于图像点特征的视觉系统动态标定算法第88-91页
        4.4.3 基于图像点特征的视觉系统动态标定算法仿真实验第91-95页
    4.5 本章小结第95-97页
第五章 基于双目视觉的实时跟踪呼吸运动测量方法研究第97-124页
    5.1 引言第97页
    5.2 基于双目视觉的实时跟踪呼吸运动测量原理第97页
    5.3 SIFT 特征匹配算法第97-103页
    5.4 SIFT 特征匹配算法优化第103-113页
        5.4.1 SIFT 描述算子设计第103-106页
        5.4.2 实验验证第106-113页
    5.5 基于双目视觉的实时跟踪系统设计方案第113-115页
    5.6 实验验证第115-123页
        5.6.1 软件系统第115-117页
        5.6.2 基于双目视觉的实时跟踪呼吸运动测量实验验证第117-123页
    5.7 本章小结第123-124页
第六章 论文总结与展望第124-127页
    6.1 论文总结第124-125页
    6.2 论文展望第125-127页
参考文献第127-140页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果第140-141页
致谢第141-142页

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