基于双目视觉的角点检测与匹配研究及其在涂胶机器人中的应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·基于双目视觉的三维重建理论概述 | 第12-14页 |
| ·Marr视觉理论框架 | 第12-13页 |
| ·三维重建关键技术 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·角点检测与匹配的研究状况 | 第14-15页 |
| ·机器视觉与机器人结合的研究现状 | 第15-16页 |
| ·涂胶机器人的发展及分类 | 第16-17页 |
| ·本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 双目视觉标定及边缘提取 | 第18-31页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·相机模型及双目标定 | 第18-25页 |
| ·单目相机模型 | 第18-22页 |
| ·双目相机模型 | 第22-23页 |
| ·双目视觉标定 | 第23-25页 |
| ·图像预处理 | 第25-27页 |
| ·灰度转换 | 第25-26页 |
| ·高斯去噪 | 第26-27页 |
| ·图像二值化 | 第27页 |
| ·图像边缘提取 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于CPDA的自适应角点检测算法 | 第31-44页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·角点检测算法的分类 | 第31-32页 |
| ·基于边缘的多尺度角点检测算法概述 | 第32-34页 |
| ·基于CSS的角点检测算法 | 第32-33页 |
| ·基于CPDA的角点检测算法 | 第33-34页 |
| ·本文提出的ACPDA角点检测算法 | 第34-39页 |
| ·邻近角点和钝形角点的检测 | 第36-37页 |
| ·圆形角点的去除 | 第37-39页 |
| ·实验结果分析 | 第39-43页 |
| ·ACPDA算法与CPDA算法的比较 | 第39-40页 |
| ·几种角点检测算法正确检测率的比较 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于角点距离约束的立体点对匹配算法 | 第44-52页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·本文提出的立体点对匹配算法 | 第44-49页 |
| ·角点候选匹配集合初始化 | 第45-46页 |
| ·“边缘相关性”精匹配 | 第46-47页 |
| ·匹配检验 | 第47-48页 |
| ·由角点匹配对引导边缘点的匹配 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 机器人涂胶系统架构 | 第52-58页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·硬件平台 | 第52-53页 |
| ·软件实现 | 第53-56页 |
| ·实验结果 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结和展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第65页 |
