| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 全自动裁切机国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 国外的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内的发展现状 | 第13页 |
| 1.3 视觉定位技术国内外发展现状 | 第13-15页 |
| 1.4 全自动裁切机结构功能介绍 | 第15-16页 |
| 1.5 中料介绍 | 第16页 |
| 1.6 本文的主要工作及各章安排 | 第16-18页 |
| 2 全自动裁切机视觉定位系统设计 | 第18-31页 |
| 2.1 视觉定位系统实现方案 | 第18-22页 |
| 2.1.1 中料定位特征选择 | 第18-20页 |
| 2.1.2 系统定位原理 | 第20-21页 |
| 2.1.3 视觉定位系统总体设计 | 第21-22页 |
| 2.2 硬件设计与选型 | 第22-29页 |
| 2.2.1 光源 | 第22-25页 |
| 2.2.2 相机 | 第25-27页 |
| 2.2.3 镜头 | 第27-28页 |
| 2.2.4 图像采集卡 | 第28-29页 |
| 2.3 软件设计流程 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 摄像机标定 | 第31-42页 |
| 3.1 摄像机标定的基本原理 | 第31-35页 |
| 3.1.1 双目立体视觉模型 | 第31-32页 |
| 3.1.2 参考坐标系 | 第32-33页 |
| 3.1.3 摄像机成像模型 | 第33-35页 |
| 3.2 摄像机标定方法 | 第35-36页 |
| 3.3 基于HALCON的双目标定 | 第36-38页 |
| 3.3.1 平面标定板选取 | 第36-37页 |
| 3.3.2 摄像机标定原理 | 第37-38页 |
| 3.4 实验与分析 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 全自动裁切机视觉定位系统软件设计 | 第42-80页 |
| 4.1 图像预处理 | 第42-47页 |
| 4.1.1 噪声种类 | 第42-43页 |
| 4.1.2 图像滤波 | 第43-46页 |
| 4.1.3 图像滤波实验结果 | 第46-47页 |
| 4.2 模板匹配 | 第47-53页 |
| 4.2.1 模板匹配算法原理 | 第47-49页 |
| 4.2.2 图像金字塔分层搜索策略 | 第49-51页 |
| 4.2.3 实验验证 | 第51-53页 |
| 4.3 边缘检测 | 第53-61页 |
| 4.3.1 边缘模型 | 第53-55页 |
| 4.3.2 经典的边缘检测算法 | 第55-57页 |
| 4.3.3 改进形态学梯度滤波算子 | 第57-60页 |
| 4.3.4 边缘检测实验结果与分析 | 第60-61页 |
| 4.4 亚像素边缘检测 | 第61-66页 |
| 4.4.1 传统Zernike矩亚像素边缘检测算法 | 第62-63页 |
| 4.4.2 改进的亚像素边缘检测算法 | 第63-65页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第65-66页 |
| 4.5 直线与椭圆拟合 | 第66-75页 |
| 4.5.1 直线拟合 | 第67-71页 |
| 4.5.2 椭圆拟合 | 第71-75页 |
| 4.5.3 偏移量计算 | 第75页 |
| 4.6 数据通信 | 第75-78页 |
| 4.6.1 OPC通信介绍 | 第76-77页 |
| 4.6.2 OPC通信设计 | 第77-78页 |
| 4.7 本章小结 | 第78-80页 |
| 5 全自动裁切机定位系统的实现 | 第80-86页 |
| 5.1 硬件系统搭建 | 第80页 |
| 5.2 软件系统实现 | 第80-85页 |
| 5.2.1 用户操作界面GUI功能介绍 | 第80-83页 |
| 5.2.2 全自动裁切机视觉定位结果显示界面 | 第83-85页 |
| 5.3 本章小结 | 第85-86页 |
| 6 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 全文总结 | 第86-87页 |
| 6.2 本文展望 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-94页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第94-96页 |