型钢轮廓线结构光检测方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-19页 |
| 1.1 课题来源及研究目的 | 第7-8页 |
| 1.2 计算机视觉三维测量方法 | 第8-14页 |
| 1.2.1 摄影测量法 | 第8-10页 |
| 1.2.2 相位测量法 | 第10-12页 |
| 1.2.3 结构光法 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 | 第14-17页 |
| 1.4 本课题研究意义及论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 检测原理与系统的建立 | 第19-28页 |
| 2.1 H 型钢被检测尺寸分析 | 第19页 |
| 2.2 测量系统的方案确立 | 第19-20页 |
| 2.3 结构光测量原理 | 第20-22页 |
| 2.3.1 点结构光法测量原理 | 第20-22页 |
| 2.3.2 线结构光测量法 | 第22页 |
| 2.4 本文的线结构光测量系统 | 第22-27页 |
| 2.4.1 理想线性模型转换 | 第23-25页 |
| 2.4.2 带畸变的非线性模型 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 图像采集模块设计 | 第28-36页 |
| 3.1 光源模块选型 | 第28-29页 |
| 3.2 摄像机模块选型 | 第29-35页 |
| 3.2.1 摄像机选型 | 第29-32页 |
| 3.2.2 镜头选型 | 第32-35页 |
| 3.3 图像采集卡模块选型 | 第35页 |
| 3.4 图像采集模块的建立 | 第35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 测量系统图像处理算法研究 | 第36-56页 |
| 4.1 图像预处理 | 第36-40页 |
| 4.1.1 图像噪声分析 | 第36-37页 |
| 4.1.2 图像滤波方法研究 | 第37-40页 |
| 4.2 图像阈值分割方法研究 | 第40-42页 |
| 4.3 图像杂质去除 | 第42-45页 |
| 4.3.1 二值图像的小区域消除方法 | 第43页 |
| 4.3.2 二值图像区域标记 | 第43-45页 |
| 4.4 光条纹中心提取方法研究 | 第45-49页 |
| 4.4.1 传统提取光条纹中心方法 | 第45-47页 |
| 4.4.2 基于方向模板的光条纹中心提取方法 | 第47-49页 |
| 4.5 直线识别—Hough 变换 | 第49-52页 |
| 4.6 最小二乘法直线拟合 | 第52-55页 |
| 4.6.1 边界跟踪取点 | 第52-53页 |
| 4.6.2 最小二乘法直线拟合 | 第53-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 系统实验和误差分析 | 第56-65页 |
| 5.1 激光器的校准 | 第56页 |
| 5.2 摄像机标定 | 第56-62页 |
| 5.2.1 DLT 摄像机标定方法 | 第57-60页 |
| 5.2.2 摄像机模拟标定结果 | 第60-61页 |
| 5.2.3 摄像机标定结果 | 第61-62页 |
| 5.3 系统重复性检验与型钢测量 | 第62-64页 |
| 5.4 系统误差分析 | 第64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结和展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
