基于移动机器人的动态物体识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及选题意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外发展状况 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国内外机器人研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 物体识别研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 国内外基于视觉方式的物体识别现状 | 第13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文内容及结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基础理论 | 第15-33页 |
| 2.1 机器视觉 | 第15-23页 |
| 2.1.1 数字相机模型 | 第15页 |
| 2.1.2 数字相机分类 | 第15页 |
| 2.1.3 数字相机重要参数 | 第15-17页 |
| 2.1.4 数字相机的数据接口 | 第17-18页 |
| 2.1.5 图像的一些参数 | 第18页 |
| 2.1.6 图片格式介绍 | 第18-19页 |
| 2.1.7 图像处理方法 | 第19-20页 |
| 2.1.8 摄像机的标定方法 | 第20-21页 |
| 2.1.9 常用机器视觉软件 | 第21-23页 |
| 2.2 模式识别 | 第23-30页 |
| 2.2.1 模式识别简介 | 第23页 |
| 2.2.2 模式识别系统简介 | 第23-25页 |
| 2.2.3 模式识别常用算法 | 第25-28页 |
| 2.2.4 模式识别的应用 | 第28-30页 |
| 2.2.5 模式识别对本课题的意义 | 第30页 |
| 2.3 传感器 | 第30-33页 |
| 第3章 系统设计 | 第33-59页 |
| 3.1 系统结构设计 | 第33-40页 |
| 3.2 一维码识别 | 第40-45页 |
| 3.2.1 一维码识别简介 | 第40-41页 |
| 3.2.2 基于Halcon的一维码识别 | 第41-45页 |
| 3.3 二维码识别 | 第45-50页 |
| 3.3.1 二维码识别简介 | 第45-47页 |
| 3.3.2 基于 Halcon 的二维码识别 | 第47-50页 |
| 3.4 算法设计 | 第50-59页 |
| 3.4.1 算法介绍 | 第50-51页 |
| 3.4.2 空间滤波算法改进 | 第51-52页 |
| 3.4.3 均值滤波算法改进 | 第52-53页 |
| 3.4.4 傅里叶变换算法改进 | 第53-55页 |
| 3.4.5 频率域滤波算法改进 | 第55-57页 |
| 3.4.6 图像模式匹配算法改进 | 第57-59页 |
| 第4章 实验分析 | 第59-65页 |
| 4.1 实验设置 | 第59页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第59-65页 |
| 4.2.1 一维码识别 | 第59页 |
| 4.2.2 使用一维码的动态物体识别 | 第59-61页 |
| 4.2.3 二维码识别 | 第61-62页 |
| 4.2.4 使用二维码的动态物体识别 | 第62-65页 |
| 第5章 结论与展望 | 第65-66页 |
| 5.1 结论 | 第65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
