基于多目视觉的物料堆体积测量的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 相关研究的发展动态和现状 | 第11-14页 |
| 1.3 多目视觉技术的优点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 多目视觉测量系统总体设计 | 第17-25页 |
| 2.1 多目视觉基本原理 | 第17-18页 |
| 2.2 测量装置的结构优化设计 | 第18-23页 |
| 2.2.1 测量装置总体结构的确定 | 第18-19页 |
| 2.2.2 单个摄像机的空间定位 | 第19-23页 |
| 2.3 系统实现 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 摄像机标定 | 第25-35页 |
| 3.1 摄像机标定原理综述 | 第25页 |
| 3.2 摄像机数学坐标模型的建立 | 第25-27页 |
| 3.3 测量系统标定 | 第27-31页 |
| 3.3.1 摄像机内外部参数的构成 | 第28-29页 |
| 3.3.2 摄像机各参数的标定 | 第29-30页 |
| 3.3.3 摄像机相对定位 | 第30-31页 |
| 3.4 标定结果及误差分析 | 第31-34页 |
| 3.4.1 标定实验及结果 | 第31-33页 |
| 3.4.2 标定精度评价 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 测量图像特征点提取及匹配 | 第35-49页 |
| 4.1 料堆图像预处理 | 第35-38页 |
| 4.1.1 彩色图像的灰度化 | 第35-36页 |
| 4.1.2 直方图均衡化 | 第36页 |
| 4.1.3 料堆图像处理实验结果 | 第36-38页 |
| 4.2 料堆图像特征点的提取与匹配 | 第38-47页 |
| 4.2.1 特征点提取与匹配的方法介绍 | 第38-40页 |
| 4.2.2 料堆特征点的提取与匹配 | 第40-42页 |
| 4.2.3 匹配结果及误差分析 | 第42-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 三维散点数据的获取及预处理 | 第49-59页 |
| 5.1 三维散点数据的计算 | 第49-50页 |
| 5.2 边界数据点的处理 | 第50-53页 |
| 5.2.1 偏斜角的计算 | 第50-52页 |
| 5.2.2 边界点偏斜校正 | 第52-53页 |
| 5.3 料堆表面特征点处理 | 第53-58页 |
| 5.3.1 散点数据整体偏斜校正 | 第54页 |
| 5.3.2 图像ab坐标偏移校正 | 第54-56页 |
| 5.3.3 料堆散点数据拼接 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 三维重建与体积计算 | 第59-67页 |
| 6.1 体积计算基本原理 | 第59-60页 |
| 6.2 反距离加权插值法 | 第60-61页 |
| 6.3 径向基函数(RBF)曲面插值法 | 第61-63页 |
| 6.3.1 数据归一化处理 | 第61页 |
| 6.3.2 径向基函数网络结构 | 第61-62页 |
| 6.3.3 RBF网络的训练与参数设计 | 第62-63页 |
| 6.4 算法比较与结果分析 | 第63-65页 |
| 6.4.1 实际料堆插值算法比较 | 第63-64页 |
| 6.4.2 结果分析 | 第64-65页 |
| 6.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第7章 结论及展望 | 第67-69页 |
| 7.1 结论 | 第67页 |
| 7.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
