| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的提出背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 相关研究的现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 被动立体视觉方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 主动立体视觉方法 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究的内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要结构 | 第14-16页 |
| 第2章 多目视觉测量系统总体设计 | 第16-26页 |
| 2.1 测量系统的测量原理 | 第16-18页 |
| 2.2 多目视觉测量系统的结构设计 | 第18-23页 |
| 2.2.1 视觉系统的总体结构设计 | 第18-19页 |
| 2.2.2 视觉系统的硬件组成 | 第19-23页 |
| 2.3 多目视觉系统的软件实现 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 料堆图像预处理和边缘检测 | 第26-44页 |
| 3.1 料堆图像预处理 | 第26-33页 |
| 3.1.1 料堆图像的灰度化 | 第26-27页 |
| 3.1.2 直方图均衡化 | 第27-29页 |
| 3.1.3 图像平滑处理 | 第29-31页 |
| 3.1.4 图形的锐化处理 | 第31-33页 |
| 3.2 料堆图像边缘特征提取 | 第33-43页 |
| 3.2.1 边缘检测概述 | 第33-34页 |
| 3.2.2 边缘检测的基本实现方法 | 第34-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 料堆图像特征点匹配 | 第44-62页 |
| 4.1 摄像机标定 | 第44-49页 |
| 4.1.1 摄像机标定方法和步骤 | 第44-48页 |
| 4.1.2 摄像机的标定结果 | 第48-49页 |
| 4.2 人机界面实现特征点的提取与匹配 | 第49-53页 |
| 4.2.1 特征点提取与匹配方法介绍 | 第49-51页 |
| 4.2.2 料堆特征点提取结果 | 第51-53页 |
| 4.3 基于角点引导的增加匹配点对算法 | 第53-61页 |
| 4.3.1 极限约束的基本原理 | 第54-55页 |
| 4.3.2 基于角点距离和灰度阈值约束的边缘中心点的匹配 | 第55-57页 |
| 4.3.3 料堆图像边缘跟踪 | 第57-59页 |
| 4.3.4 由角点匹配对引导边缘点的匹配 | 第59-60页 |
| 4.3.5 料堆图像增加匹配点效果图 | 第60-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 物料堆的三维重建与体积计算 | 第62-74页 |
| 5.1 料堆表面特征点的三维重建 | 第62-68页 |
| 5.1.1 获取料堆表面特征点的三维世界坐标 | 第62-64页 |
| 5.1.2 散点数据的倾斜校正 | 第64-68页 |
| 5.2 物料堆的体积计算 | 第68-69页 |
| 5.3 实验结果与误差分析 | 第69-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 第6章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74页 |
| 6.2 展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |