自然堆叠工件的视觉定位技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-15页 |
| 1.2.1 双目重建技术研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 识别与定位技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的研究内容和章节安排 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第16-18页 |
| 2 基于双目摄像机的标定 | 第18-34页 |
| 2.1 相机成像模型 | 第18-25页 |
| 2.1.1 相机透视模型 | 第18-23页 |
| 2.1.2 相机畸变模型 | 第23-25页 |
| 2.2 双目立体视觉模型 | 第25-29页 |
| 2.2.1 双目相机成像模型 | 第25-27页 |
| 2.2.2 双目摄像机标定 | 第27-29页 |
| 2.3 标定图像的数据处理 | 第29-33页 |
| 2.3.1 图像预处理 | 第29-30页 |
| 2.3.2 双目摄像机标定实验 | 第30页 |
| 2.3.3 标定实验与结果分析 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 基于双目立体视觉的三维重建 | 第34-48页 |
| 3.1 数字散斑生成 | 第34-36页 |
| 3.2 基于双目的立体匹配算法 | 第36-37页 |
| 3.3 基于Bayes理论的立体匹配算法 | 第37-44页 |
| 3.3.1 支撑点选取与三角剖分 | 第38-43页 |
| 3.3.2 Bayes立体匹配算法 | 第43-44页 |
| 3.4 算法实现及实验结果分析 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 工件识别与定位 | 第48-59页 |
| 4.1 点云数据目标识别概述 | 第48页 |
| 4.2 特征描述 | 第48-53页 |
| 4.2.1 局部描述子 | 第49-52页 |
| 4.2.2 全局描述子 | 第52-53页 |
| 4.3 算法流程 | 第53-58页 |
| 4.3.1 匹配与识别算法 | 第54-56页 |
| 4.3.2 位姿估计算法 | 第56页 |
| 4.3.3 实验验证 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 自然堆叠工件的视觉定位系统实现与分析 | 第59-72页 |
| 5.1 系统概述 | 第59-60页 |
| 5.2 系统硬件平台搭建 | 第60-61页 |
| 5.3 系统软件平台搭建 | 第61-62页 |
| 5.4 系统运行结果与分析 | 第62-71页 |
| 5.4.1 实验结果分析 | 第62-69页 |
| 5.4.2 实验精度验证 | 第69-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论及展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 攻读硕士学位论文期间发表的论文及科研成果 | 第80页 |
