人体重量一维分布测量系统的精度保障与实用化研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 人体惯性参数测量的研究方法 | 第10-14页 |
| 1.2.1 尸体解剖法 | 第11页 |
| 1.2.2 水浸法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 γ射线扫描法 | 第12-13页 |
| 1.2.4 CT法 | 第13页 |
| 1.2.5 数学模型计算法 | 第13-14页 |
| 1.3 研究成果 | 第14-16页 |
| 1.4 本文工作 | 第16-19页 |
| 2 人体重量一维分布测量方法 | 第19-29页 |
| 2.1 徐铭陶理论模型简介 | 第19-24页 |
| 2.1.1 识别模式简介 | 第19-20页 |
| 2.1.2 称重模式识别 | 第20-24页 |
| 2.2 系统实用性改进 | 第24-26页 |
| 2.2.1 系统分析 | 第24-25页 |
| 2.2.2 系统改进 | 第25-26页 |
| 2.3 改进系统框架 | 第26-29页 |
| 3 环节点测量 | 第29-53页 |
| 3.1 相机单目标定 | 第29-39页 |
| 3.1.1 相机几何模型 | 第30页 |
| 3.1.2 单目标定原理 | 第30-32页 |
| 3.1.3 相机单目标定 | 第32-39页 |
| 3.2 相机双目标定 | 第39-42页 |
| 3.2.1 双目标定模型 | 第39-40页 |
| 3.2.2 双目立体视觉标定 | 第40-42页 |
| 3.3 图像畸变矫正 | 第42-45页 |
| 3.3.1 图像畸变矫正原理 | 第42-44页 |
| 3.3.2 图像畸变矫正 | 第44-45页 |
| 3.4 环节点特征识别 | 第45-46页 |
| 3.4.1 识别原理 | 第45-46页 |
| 3.4.2 设计思路 | 第46页 |
| 3.5 三维坐标计算 | 第46-49页 |
| 3.5.1 算法 | 第46-47页 |
| 3.5.2 误差验证 | 第47-49页 |
| 3.6 称重床系统坐标计算 | 第49-50页 |
| 3.7 测量实用性验证 | 第50-53页 |
| 3.7.1 距离验证 | 第50-51页 |
| 3.7.2 称重床系统坐标验证 | 第51-53页 |
| 4 系统集成 | 第53-65页 |
| 4.1 步进电机标定 | 第53-55页 |
| 4.2 力传感器标定 | 第55-57页 |
| 4.3 力传感器信号波动的抑制 | 第57-60页 |
| 4.4 系统平衡算法 | 第60-61页 |
| 4.5 系统集成 | 第61-63页 |
| 4.6 系统平衡误差验证 | 第63-65页 |
| 5 实验验证及问题分析 | 第65-79页 |
| 5.1 人体钢板模型 | 第65-67页 |
| 5.1.1 钢板模型 | 第65-66页 |
| 5.1.2 模型约束 | 第66-67页 |
| 5.2 全参量整体识别实验 | 第67-73页 |
| 5.2.1 实验步骤 | 第67-69页 |
| 5.2.2 实验数据 | 第69-73页 |
| 5.3 实验问题分析 | 第73-76页 |
| 5.3.1 DB摄动验证 | 第73-74页 |
| 5.3.2 DA摄动验证 | 第74-75页 |
| 5.3.3 系统问题分析 | 第75-76页 |
| 5.4 修改模型分析 | 第76-77页 |
| 5.5 问题总结 | 第77-79页 |
| 6 渐进局部识别方案 | 第79-93页 |
| 6.1 实验对比分析 | 第79-82页 |
| 6.1.1 测量一 | 第79-81页 |
| 6.1.2 测量二 | 第81-82页 |
| 6.2 渐进局部识别方法 | 第82-86页 |
| 6.3 渐进局部识别法测量 | 第86-89页 |
| 6.4 误差及摄动量分析 | 第89-91页 |
| 6.5 本章小结 | 第91-93页 |
| 7 总结和展望 | 第93-97页 |
| 7.1 本文总结 | 第93-94页 |
| 7.2 展望 | 第94-97页 |
| 致谢 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-101页 |
| 附录 | 第101页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第101页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第101页 |
