基于圆结构光视觉的管道缺陷识别及三维重构方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·管道内表面缺陷检测现状 | 第14-17页 |
| ·管道内表面无损检测方法 | 第15-16页 |
| ·基于视觉的管道内表面检测方法 | 第16-17页 |
| ·三维重构方法研究现状 | 第17-21页 |
| ·管道内表面三维重构的意义 | 第17-18页 |
| ·数据精简方法综述 | 第18-19页 |
| ·三角剖分方法综述 | 第19-21页 |
| ·课题的研究意义和主要研究内容 | 第21-23页 |
| ·课题的研究意义 | 第21-22页 |
| ·主要研究内容 | 第22-23页 |
| 第二章 三维点云数据精简方法研究 | 第23-33页 |
| ·三维点云数据的分类 | 第23-24页 |
| ·基于 K 邻近点平均距离值的点云数据精简方法 | 第24-27页 |
| ·点云数据的空间划分 | 第24-26页 |
| ·k 邻近的求取流程 | 第26-27页 |
| ·基于 k 邻近法的阈值确定方法 | 第27页 |
| ·基于八叉树的点云数据精简方法 | 第27-29页 |
| ·数据精简实验验证 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 圆结构光三维数据管道内表面缺陷识别 | 第33-39页 |
| ·管道内表面圆结构光视觉检测原理 | 第33-34页 |
| ·管道内表面凹凸缺陷识别 | 第34-36页 |
| ·管道内表面凹凸缺陷识别原理 | 第34-35页 |
| ·顶点法矢估算 | 第35-36页 |
| ·管道孔洞缺陷识别 | 第36-38页 |
| ·管道孔洞缺陷识别原理 | 第36-37页 |
| ·孔洞判别阈值确定方法 | 第37-38页 |
| ·孔洞边界识别方法 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 管道内表面三角剖分和曲面重构 | 第39-53页 |
| ·Delaunay 三角剖分 | 第39-42页 |
| ·Delaunay 三角剖分基本原理 | 第39-41页 |
| ·Delaunay 三角剖分算法分类 | 第41-42页 |
| ·圆结构光管道内表面三维点的三角剖分 | 第42-46页 |
| ·三角剖分算法原理 | 第43页 |
| ·三角剖分算法实现 | 第43-45页 |
| ·三角面片法向量约束 | 第45-46页 |
| ·基于 OpenGL 的三维曲面重构 | 第46-51页 |
| ·OpenGL 简介 | 第46-48页 |
| ·三维重构曲面显示模式 | 第48-49页 |
| ·OpenGL 在管道内表面曲面重构中的应用 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 管道缺陷识别及三维重构实现 | 第53-61页 |
| ·系统总体设计 | 第53-56页 |
| ·数据精简实现算法设计 | 第53-54页 |
| ·缺陷识别实现算法设计 | 第54-55页 |
| ·三角剖分和曲面重构实现算法设计 | 第55-56页 |
| ·管道内表面凹凸缺陷识别及三维重构 | 第56-59页 |
| ·管道内表面孔洞缺陷识别及三维重构 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·结论 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第69-70页 |
