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港口煤炭全自动无人化装卸系统点云数据处理算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-15页
    1.1 课题背景及意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 煤炭全自动无人化装卸系统的研究现状第11-12页
        1.2.2 激光三维成像技术的研究现状第12页
        1.2.3 点云数据精简的研究现状第12-13页
    1.3 本文研究内容与组织结构第13-15页
第2章 点云数据的采集与转换第15-27页
    2.1 引言第15页
    2.2 港.煤炭自动无人化装卸系统的工作原理第15-17页
    2.3 数据采集设备第17-18页
    2.4 点云数据的坐标转换第18-26页
        2.4.1 坐标系的定义第18-19页
        2.4.2 扫描仪坐标第19-20页
        2.4.3 将扫描仪采集的数据转化为坐标值第20-22页
        2.4.4 激光扫描数据偏差修正第22-25页
        2.4.5 实验例证第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 煤场点云数据的精简与成像第27-51页
    3.1 引言第27页
    3.2 点云反演的一般实现方法第27-33页
        3.2.1 Delaunay三角剖分优化准则第29-30页
        3.2.2 常用的三角剖分算法第30-33页
    3.3 点云精简的一般实现方法第33-37页
        3.3.1 点云精简算法的评价标准第33-34页
        3.3.2 常用的点云精简算法第34-37页
    3.4 基于线结构光扫描的两步式点云精简算法设计第37-44页
        3.4.1 最小距离-偏差角度精简法第38页
        3.4.2 改进的基于线结构光扫描的Delaunay三角剖分第38-41页
        3.4.3 基于到最小二乘平面距离的精简法第41-44页
    3.5 体积的计算第44-49页
        3.5.1 均匀网格法的体积计算第44-46页
        3.5.2 投影法的计算过程第46-48页
        3.5.3 两种体积计算方法适应性的比较第48-49页
    3.6 实验结果及分析第49页
    3.7 本章小结第49-51页
第4章 煤场点云数据的存储与更新第51-67页
    4.1 引言第51页
    4.2 分块处理算法第51-59页
        4.2.1 基于宽度优先原则的方块搜索方法第52-53页
        4.2.2 基于深度优先原则的方块搜索方法第53-55页
        4.2.3 基于形状优先原则的方块搜索方法第55-57页
        4.2.4 三种方法性能的对比第57-59页
    4.3 基于MORTON码的点云数据存储预处理第59-60页
    4.4 数据存储结构第60-62页
    4.5 点云数据的更新第62-66页
        4.5.1 扫描边缘的寻找第63-65页
        4.5.2 数据更新流程第65-66页
    4.6 本章小结第66-67页
第5章 实验系统的设计与实现第67-81页
    5.1 引言第67页
    5.2 实验环境第67-70页
        5.2.1 硬件环境第67-68页
        5.2.2 软件开发环境第68-70页
    5.3 实验系统软件设计第70-72页
        5.3.1 设计思想第70页
        5.3.2 系统模块第70-72页
    5.4 实验系统核心模块第72-77页
        5.4.1 数据采集模块第72-74页
        5.4.2 坐标转换模块第74-75页
        5.4.3 点云精简模块第75页
        5.4.4 图形反演模块第75-76页
        5.4.5 存储更新模块第76-77页
    5.5 实验系统数据处理实际效果第77-80页
        5.5.1 三维重构的实验方案第77页
        5.5.2 三维重构的对象第77-78页
        5.5.3 三维重构实验过程与结果第78-80页
    5.6 本章小结第80-81页
结论第81-82页
参考文献第82-86页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第86-87页
致谢第87-88页
作者简介第88页

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