| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstruct | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 基于视觉检测的中厚钢板轮廓检测相关技术 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于机器视觉的中厚钢板轮廓检测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 工业检测远程监控技术 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 中厚板双目视觉检测系统中对图像拼接和激光特征的研究 | 第16-27页 |
| 2.1 图像拼接方法介绍及在中厚板上应用适用性 | 第16-17页 |
| 2.2 基于激光特征的中厚板轮廓检测原理 | 第17-18页 |
| 2.2.1 基于激光特征的中厚板轮廓检测方案 | 第18页 |
| 2.2.2 检测过程的实现 | 第18页 |
| 2.3 建立摄像机模型及参数标定 | 第18-23页 |
| 2.3.1 摄像机理想模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 坐标系之间的关系 | 第20-23页 |
| 2.4 钢板移动速度获取 | 第23-26页 |
| 2.4.1 磁栅传感器获取速度 | 第24-25页 |
| 2.4.2 速度数据的处理 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 轮廓检测系统平台搭建及图像关键算法研究 | 第27-42页 |
| 3.1 轮廓检测系统平台总体设计 | 第27页 |
| 3.2 轮廓检测系统子组件系统 | 第27-30页 |
| 3.2.1 激光光源设计系统 | 第28-29页 |
| 3.2.2 速度采集计算系统 | 第29-30页 |
| 3.3 图像关键算法研究 | 第30-41页 |
| 3.3.1 点激光光斑中心提取 | 第30-34页 |
| 3.3.2 一字线激光双向坐标轴投影灰度值统计规律 | 第34-37页 |
| 3.3.3 基于梯度最大化的激光线边缘亚像素坐标提取 | 第37-38页 |
| 3.3.4 钢板轮廓拟合 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于Web的中厚板轮廓检测远程监控平台 | 第42-63页 |
| 4.1 B/S和C/S架构 | 第42-44页 |
| 4.2 轮廓检测系统远程监控平台设计 | 第44-46页 |
| 4.3 数据传输通信设计 | 第46-53页 |
| 4.3.1 OPC协议、TCP/IP、Socket | 第46-49页 |
| 4.3.2 远程检测平台数据传输协议驱动开发 | 第49-53页 |
| 4.4 My SQL数据库开发 | 第53-57页 |
| 4.4.1 数据库表的设计 | 第54-55页 |
| 4.4.2 数据表的结构 | 第55-57页 |
| 4.5 Web前端设计 | 第57-60页 |
| 4.5.1 前端界面划分布局 | 第57-58页 |
| 4.5.2 前后端数据交互和处理 | 第58-60页 |
| 4.6 Web服务器开发 | 第60-62页 |
| 4.6.1 搭建服务器平台 | 第60-61页 |
| 4.6.2 操作轮廓检测历史数据 | 第61-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 中厚板轮廓检测实验研究及结果分析 | 第63-76页 |
| 5.1 轮廓检测试验平台搭建 | 第63-64页 |
| 5.2 中厚钢板轮廓检测实验结果的分析与讨论 | 第64-74页 |
| 5.2.1 相机的标定结果及分析 | 第64-65页 |
| 5.2.2 点激光光斑中心提取分析 | 第65-66页 |
| 5.2.3 线激光端点坐标提取 | 第66-71页 |
| 5.2.4 钢板速度的计算 | 第71-73页 |
| 5.2.5 中厚板轮廓检测结果 | 第73-74页 |
| 5.3 中厚板轮廓拟合的精度分析 | 第74-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 总结 | 第76页 |
| 6.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第83页 |
