| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 机器视觉 | 第7-8页 |
| 1.2 Marr视觉计算论 | 第8-10页 |
| 1.2.1 视觉系统研究的三个层次 | 第8-9页 |
| 1.2.2 视觉信息处理的三个阶段 | 第9-10页 |
| 1.3 图像理解与机器视觉 | 第10-12页 |
| 1.3.1 图像理解 | 第10-11页 |
| 1.3.2 图像理解与机器视觉的关系 | 第11页 |
| 1.3.3 机器视觉的应用领域 | 第11-12页 |
| 1.4 本论文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 第二章 摄像机标定 | 第13-29页 |
| 2.1 成像几何基础 | 第13-16页 |
| 2.1.1 透视投影 | 第13-15页 |
| 2.1.2 正交投影 | 第15页 |
| 2.1.3 视觉系统坐标系 | 第15-16页 |
| 2.2 摄像机模型 | 第16-24页 |
| 2.2.1 线性摄像机模型 | 第16-21页 |
| 2.2.1.1 世界坐标与摄像机坐标重合时的摄像机模型 | 第16-18页 |
| 2.2.1.2 世界坐标与摄像机坐标分开时的摄像机模型 | 第18-21页 |
| 2.2.2 通用摄像机模型 | 第21-24页 |
| 2.3 系统校正方法及实验结果 | 第24-29页 |
| 2.3.1 坐标变换所需校正的参数 | 第24-26页 |
| 2.3.2 本系统标定方法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 实验结果 | 第27-29页 |
| 第三章 图像的滤波增强处理 | 第29-43页 |
| 3.1 线性滤波器 | 第29-33页 |
| 3.1.1 线性滤波器用于图像增强 | 第29-31页 |
| 3.1.2 线性系统的定义及其基本特性 | 第31-32页 |
| 3.1.3 线性滤波器的响应特性 | 第32-33页 |
| 3.2 非线性滤波器 | 第33-37页 |
| 3.2.1 非线性滤波器用于图像增强 | 第33-34页 |
| 3.2.2 次序统计滤波器 | 第34-37页 |
| 3.3 混合滤波器 | 第37-43页 |
| 第四章 并行边界特征图像的目标提取 | 第43-55页 |
| 4.1 边缘检测 | 第43-47页 |
| 4.1.1 梯度 | 第43-44页 |
| 4.1.2 边缘检测算法 | 第44-47页 |
| 4.2 边界闭合 | 第47-48页 |
| 4.2.1 基于象素梯度的幅度和方向的边界闭合方法 | 第47页 |
| 4.2.2 Hough变换 | 第47-48页 |
| 4.3 本文算法及实验结果 | 第48-55页 |
| 4.3.1 Hough变换检测直线 | 第48-51页 |
| 4.3.1.1 基本算法描述 | 第48-50页 |
| 4.3.1.2 本文算法及实验结果 | 第50-51页 |
| 4.3.2 Hough变换检测圆周 | 第51-55页 |
| 4.3.2.1 基本算法描述 | 第51-53页 |
| 4.3.2.2 本文算法及实验结果 | 第53-55页 |
| 第五章 机器视觉检测系统设计及分析 | 第55-70页 |
| 5.1 硬件系统设计 | 第55-62页 |
| 5.1.1 机器视觉检测单元 | 第56-58页 |
| 5.1.1.1 摄像机 | 第56页 |
| 5.1.1.2 摄像机的防腐措施 | 第56页 |
| 5.1.1.3 图像采集卡 | 第56-57页 |
| 5.1.1.4 摄像头与图像采集卡的连接 | 第57-58页 |
| 5.1.2 进料管行走单元 | 第58-61页 |
| 5.1.2.1 步进电机控制电路 | 第58-59页 |
| 5.1.2.2 步进电机驱动器 | 第59-60页 |
| 5.1.2.3 信号连接板 | 第60-61页 |
| 5.1.3 PC机主控制模块 | 第61-62页 |
| 5.1.3.1 PC机 | 第61页 |
| 5.1.3.2 接口卡 | 第61-62页 |
| 5.2 软件系统设计 | 第62-68页 |
| 5.2.1 视频采集检测模块 | 第63页 |
| 5.2.2 步进电机控制模块 | 第63-64页 |
| 5.2.3 工作主程序 | 第64页 |
| 5.2.4 控制界面 | 第64-68页 |
| 5.3 实验数据与结论 | 第68-70页 |
| 第六章 总结及展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70页 |
| 6.2 展望 | 第70-72页 |
| 致 谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 摘要 | 第76-78页 |
| ABSTRACT | 第78页 |
