基于机器视觉的钢轨轨头轮廓非接触测量技术的研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究发展概述 | 第12-15页 |
| 1.2.2 国内研究发展概述 | 第15-16页 |
| 1.3 本论文研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本论文结构组织 | 第17-18页 |
| 2 基于机器视觉的非接触测量系统设计 | 第18-40页 |
| 2.1 非接触测量系统的组成 | 第18-22页 |
| 2.1.1 机器视觉的硬件部分 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于MFC控件的软件部分 | 第19-22页 |
| 2.2 双相机测量方案的制定 | 第22-23页 |
| 2.3 基于机器视觉的双相机测量原理 | 第23-37页 |
| 2.3.1 激光测距原理的相机标定 | 第23-31页 |
| 2.3.2 类极坐标系下的轨头轮廓还原 | 第31-33页 |
| 2.3.3 基于双目立体视觉原理的坐标变换 | 第33-35页 |
| 2.3.4 轨头轮廓的自动匹配测量 | 第35-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-40页 |
| 3 线激光条纹提取的图像处理技术 | 第40-66页 |
| 3.1 线激光条纹图像的预处理 | 第40-46页 |
| 3.1.1 目标区域自动分割 | 第40-41页 |
| 3.1.2 条纹连通区域标记 | 第41-44页 |
| 3.1.3 条纹边缘滤波去噪 | 第44-45页 |
| 3.1.4 图像积分投影计算 | 第45-46页 |
| 3.2 线激光条纹的边缘检测 | 第46-47页 |
| 3.3 单像素中心条纹的提取 | 第47-50页 |
| 3.4 光照因素影响下的图像处理方法 | 第50-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 4 测量系统误差分析与研究 | 第66-80页 |
| 4.1 中心条纹提取的像素误差 | 第66-72页 |
| 4.2 非接触测量模块的测量误差 | 第72-78页 |
| 4.3 本章小结 | 第78-80页 |
| 5 钢轨轨头轮廓测量实验与结果分析 | 第80-88页 |
| 5.1 钢轨轨头轮廓非接触测量实验 | 第80-86页 |
| 5.1.1 标准60轨轨头轮廓测量 | 第80-83页 |
| 5.1.2 测量系统重复性实验 | 第83-85页 |
| 5.1.3 轨头轮廓自动匹配测量 | 第85-86页 |
| 5.2 本章小结 | 第86-88页 |
| 6 总结与展望 | 第88-90页 |
| 6.1 总结 | 第88页 |
| 6.2 展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第94-98页 |
| 学位论文数据集 | 第98页 |
