| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·计算机视觉的发展 | 第9-16页 |
| ·基于图像的方法 | 第10-14页 |
| ·基于向场景发射能量的技术 | 第14-15页 |
| ·综合图像和向场景发射能量的技术 | 第15-16页 |
| ·计算机视觉在工业检测中的应用 | 第16-17页 |
| ·本课题研究意义及主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 计算机视觉检测系统 | 第19-35页 |
| ·视觉检测系统的组成及技术关键 | 第19-24页 |
| ·多视觉检测系统组成 | 第20-21页 |
| ·多视觉检测系统的性能评价 | 第21-22页 |
| ·多视觉检测系统的基本工作原理 | 第22-23页 |
| ·提高多视觉检测系统精度的关键 | 第23-24页 |
| ·常用视觉传感器的数学模型 | 第24-35页 |
| ·摄像机透视变换模型 | 第24-26页 |
| ·点结构光传感器数学模型 | 第26-28页 |
| ·线结构光传感器数学模型 | 第28-30页 |
| ·双目体视结构数学模型 | 第30-35页 |
| 第三章 特征点及物体边缘提取算法研究 | 第35-65页 |
| ·图像边缘提取算法的现状及其发展 | 第35-36页 |
| ·经典的边缘检测方法 | 第36-39页 |
| ·Marr边缘检测方法 | 第39-40页 |
| ·亚像素级精度边缘提取算法研究 | 第40-50页 |
| ·灰度分布特征点提取算法 | 第41-48页 |
| ·有效灰度分布区处理 | 第48-49页 |
| ·离散采样对特征点位置影响 | 第49-50页 |
| ·特征线的提取及线间位置关系检测 | 第50-65页 |
| ·直线检测方法 | 第51-61页 |
| ·圆孔检测 | 第61-65页 |
| 第四章 摄像机标定及视觉检测系统坐标系统一方法的研究 | 第65-99页 |
| ·摄像机模型及标定方法 | 第66-89页 |
| ·摄像机模型建立 | 第67-70页 |
| ·摄像机模型数学关系推导 | 第70-72页 |
| ·共面型标定方法 | 第72-79页 |
| ·非共面型标定 | 第79-85页 |
| ·罚函数约束标定法 | 第85-88页 |
| ·与Tsai氏标定方法的比较 | 第88-89页 |
| ·线结构光传感器的标定 | 第89-93页 |
| ·视觉检测系统全局标定 | 第93-99页 |
| 第五章 视觉检测系统定位误差分离方法探讨 | 第99-103页 |
| ·定位误差的数学模型 | 第99-100页 |
| ·坐标测量模型 | 第100-101页 |
| ·定位误差分离方法 | 第101-103页 |
| 第六章 电子网板计算机视觉检测技术 | 第103-111页 |
| ·电子网板检测技术现状 | 第103页 |
| ·检测系统原理 | 第103-105页 |
| ·光学系统设计 | 第105-106页 |
| ·尺寸检测算法及精度实验 | 第106-111页 |
| 第七章 拔丝模孔形视觉检测技术 | 第111-118页 |
| ·拔丝模孔形特征及常用检测方法 | 第111-112页 |
| ·拔丝模孔形视觉检测系统概述 | 第112-113页 |
| ·孔形尺寸的计算机视觉检测算法 | 第113-118页 |
| ·硅胶模边缘特征的提取 | 第113-114页 |
| ·尺寸检测算法 | 第114-118页 |
| 全文总结 | 第118-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 附表 | 第121-129页 |
| 参考文献 | 第129-135页 |