摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-7页 |
第一章 绪论 | 第7-17页 |
1.1 本课题的应用背景 | 第7-8页 |
1.2 CCD简介及CCD技术的发展 | 第8-10页 |
1.3 应用线阵CCD尺寸测量的国内外发展水平现状和趋势 | 第10-12页 |
1.4 线阵CCD尺寸测量的应用方法概述 | 第12-15页 |
1.4.1 衍射法测量小孔或是细丝直径 | 第12-13页 |
1.4.2 平行光成像法中等尺寸测量 | 第13-14页 |
1.4.3 采用成像法测遥中等尺寸目标 | 第14-15页 |
1.4.4 双光路成像法测量大尺寸目标 | 第15页 |
1.5 本课题所要进行的研究工作 | 第15-17页 |
第二章 高精度线阵CCD尺寸测量系统的构建 | 第17-29页 |
2.1 线阵CCD器件的基本结构和工作原理 | 第17-19页 |
2.1.1 器件基本结构 | 第17-18页 |
2.1.2 器件工作原理 | 第18-19页 |
2.2 CCD的器件分类及选择 | 第19-23页 |
2.2.1 CCD的分类 | 第19页 |
2.2.2 CCD器件的选择—TCD1206 | 第19-23页 |
2.3 光源的选择及分析 | 第23-24页 |
2.4 镜头的选择及分析 | 第24-25页 |
2.5 光学子系统构成及CCD尺寸测量原理 | 第25-26页 |
2.6 硬件信号处理电路设计 | 第26-27页 |
2.7 本章小结 | 第27-29页 |
第三章 基于单片机的CCD信号处理方法研究 | 第29-34页 |
3.1 基于单片机的硬件计数法测量方案综述 | 第29-30页 |
3.2 信号的二值化处理 | 第30-32页 |
3.3 单片机处理程序流程图 | 第32-33页 |
3.4 本章小结 | 第33-34页 |
第四章 基于数据采集的CCD信号软件处理方法研究 | 第34-43页 |
4.1 基于数据采集的软件法测量方案及应用算法综述 | 第34-35页 |
4.2 多项式最小二乘法 | 第35-36页 |
4.3 RBF神经网络 | 第36-39页 |
4.3.1 人工神经网络 | 第36-37页 |
4.3.2 径向基函数(RBF)神经网络 | 第37-39页 |
4.4 边缘检测及SOBEL算子 | 第39-42页 |
4.5 本章小结 | 第42-43页 |
第五章 尺寸测量实验研究与误差分析 | 第43-69页 |
5.1 基于单片机的硬件计数法测量实验研究 | 第43-50页 |
5.1.1 基于单片机的硬件计数法实验的总体框架 | 第43-47页 |
5.1.2 硬件法测量实验记录及结果 | 第47-50页 |
5.2 基于数据采集的软件法测量实验研究 | 第50-64页 |
5.2.1 基于数据采集的软件法实验的总体框架 | 第50-51页 |
5.2.2 软件法测量实验记录及测量说明 | 第51页 |
5.2.3 应用的多项式最小二乘法的实验研究 | 第51-57页 |
5.2.4 基于RBF神经网络的数据拟合及Sobel算子处理 | 第57-64页 |
5.3 实验结果讨论与误差分析 | 第64-66页 |
5.4 线阵CCD量实验研究的总结与展望 | 第66-68页 |
5.5 本章小结 | 第68-69页 |
第六章 总结 | 第69-71页 |
参考文献 | 第71-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第77页 |