面向微球操作的探针姿态检测和对准研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 双目视觉研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 机器视觉理论 | 第10-12页 |
| 1.2.2 双目立体视觉的发展及应用 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于双目立体视觉昀三维重建 | 第13-14页 |
| 1.2.4 双目视觉存在昀问题 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-19页 |
| 第二章 双目立体视觉基础理论 | 第19-29页 |
| 2.1 相机成像模型 | 第19-24页 |
| 2.1.1 参考坐标系 | 第19-21页 |
| 2.1.2 针孔模型 | 第21-22页 |
| 2.1.3 畸变模型 | 第22-24页 |
| 2.2 双目立体视觉基本原理 | 第24-28页 |
| 2.2.1 双目立体视觉原理 | 第24-26页 |
| 2.2.2 双目视觉的对极几何 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于双目立体视觉的摄像机标定 | 第29-47页 |
| 3.1 摄像机标定方法 | 第29-31页 |
| 3.1.1 传统的标定方法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 摄像机自标定 | 第30页 |
| 3.1.3 基于主动视觉的摄像机标定 | 第30-31页 |
| 3.2 摄像机标定策略 | 第31-32页 |
| 3.2.1 基于效率的标定策略 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于精度的标定策略 | 第32页 |
| 3.2.3 同时考虑效率与精度的标定策略 | 第32页 |
| 3.3 双目立体标定 | 第32-40页 |
| 3.3.1 Tsai两步法原理 | 第32-38页 |
| 3.3.2 基于双目立体视觉的双摄像机标定 | 第38-40页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第40-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 探针的特征提取与匹配 | 第47-63页 |
| 4.1 常见的边缘检测算法 | 第47-51页 |
| 4.1.1 Sobel边缘检测算法 | 第47-49页 |
| 4.1.2 Laplacian边缘检测算法 | 第49-50页 |
| 4.1.3 Canny边缘检测算法 | 第50-51页 |
| 4.2 图像匹配的基本理论 | 第51-55页 |
| 4.2.1 图像匹配的数学模型 | 第52页 |
| 4.2.2 图像匹配的分类方法 | 第52-53页 |
| 4.2.3 图像匹配的相似性测度 | 第53-54页 |
| 4.2.4 图像匹配的约束条件 | 第54-55页 |
| 4.3 探针的特征提取 | 第55-56页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第56-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 基于双目视觉的探针姿态检测和对准 | 第63-73页 |
| 5.1 概述 | 第63页 |
| 5.2 三维空间点重建模型 | 第63-65页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第65-69页 |
| 5.4 探针对准 | 第69-70页 |
| 5.4.1 探针对准的策略 | 第69-70页 |
| 5.4.2 路径规划 | 第70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
