前言
第1章 绪论
1.1 先进制造与视觉测量
1.2 视觉测量的发展
1.3 视觉测量的主要研究内容
1.3.1 视觉摄像机
1.3.2 成像模型及其参数确定
1.3.3 结构标定与系统标定
1.3.4 高精度亚像素图像处理
1.3.5 光学编码与辅助光学靶标
1.3.6 大范围视觉测量系统
1.3.7 移动视觉测量
1.3.8 视觉测量自动化
参考文献
第2章 视觉测量的数学基础
2.1 视觉测量坐标系
2.1.1 视觉测量常用坐标系
2.1.2 常用坐标系之间的关系
2.1.3 共线方程
2.2 空间刚体变换
2.3 仿射变换与透视变换
2.3.1 仿射变换
2.3.2 透视变换
2.4 非线性优化
2.4.1 非线性优化的定义
2.4.2 一维搜索方法
2.4.3 无约束非线性优化方法
2.4.4 约束非线性优化方法
参考文献
第3章 图像信息预处理
3.1 图像滤波
3.1.1 图像滤波概述
3.1.2 图像滤波的分类
3.1.3 典型滤渡算法
3.2 特征增强
3.2.1 特征增强概述
3.2.2 典型增强方法
3.3 区域分割与分析
3.3.1 区域分割与分析概述
3.3.2 典型区域分割与分析方法
3.4 边缘检测
3.4.1 边缘检测概述
3.4.2 典型边缘检测方法
参考文献
第4章 图像精密处理
4.1 图像匹配
4.1.1 Hough变换
4.1.2 基于灰度的模版匹配
4.2 多频道匹配算法
4.3 处理精度分析
4.4 最小二乘模板匹配
4.4.1 最小二乘模板匹配法
4.4.2 自适应模板的构造
4.5 光学控制点
4.5.1 定向反光标志
4.5.2 点状光源
4.5.3 红外LED特性
4.5.4 高倍率图像细分
参考文献
第5章 图像的硬件处理
5.1 硬件处理概述
5.2 典型硬件处理算法
5.2.1 二维卷积在FPGA中的实现
5.2.2 中值滤波在FPGA中的实现
5.2.3 Hough变换实现直线粗提取
5.3 常用的硬件处理平台
5.3.1 DSP及开发平台
5.3.2 FPGA及开发平台
参考文献
第6章 图像传感器模型
6.1 二维成像模型
6.1.1 小孔成像模型
6.1.2 实际摄像机内参数模型
6.2 二维成像模型
6.3 成像模型标定
6.3.1 常规摄像机内参数校准概述
6.3.2 立体和虚拟立体靶标摄像机内参数校准
6.3.3 摄像机内参数校准细化补偿
参考文献
第7章 视觉测量原理
7.1 结构光测量
7.1.1 结构光视觉原理
7.1.2 点结构光视觉传感器数学模型
7.1.3 线结构光视觉传感器数学模型
7.1.4 多线结构光视觉传感器数学模型
7.1.5 结构光视觉传感器标定方法
7.2 立体视觉测量
7.2.1 双目立体视觉测量模型
7.2.2 双目立体视觉传感器标定方法
7.3 单摄像机测量
7.3.1 单摄像机测量数学模型
7.3.2 控制点空间坐标求解的多义性
7.4 光束平差测量
7.4.1 光束平差测量数学模型
7.4.2 平差初值的获取
参考文献
第8章 工业在线视觉测量系统
8.1 固定式多传感器在线测量系统
8.1.1 系统的工作原理
8.1.2 系统全局校准
8.1.3 误差补偿
8.1.4 系统机械结构
8.1.5 控制系统
8.1.6 数据管理
8.2 柔性在线测量系统
8.2.1 黍性在线测量系统的工作原理
8.2.2 系统校准
8.2.3 机器人定位误差补偿
8.2.4 在线测量系统的工作过程与控制网络
参考文献
第9章 数字化视觉精密测量
9.1 概述
9.1.1 测量系统的构成
9.1.2 测量原理及工作流程
9.2 相机成像基站的外部方位
9.2.1 初始绝对方位
9.2.2 相机成像基站的相对方位
9.3 空间特征点匹配
9.3.1 基于外极线约束的特征点匹配方法
9.3.2 基于外极平面角的特征点匹配方法
9.4 三角测量与反推投影
9.4.1 空间特征点三角测量原理
9.4.2 空间特征点反推投影
9.5 空间优化平差及后处理
9.5.1 基于共线方程的光束优化平差
9.5.2 快速优化平差和后处理
参考文献
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