基于机器视觉的变形应变测量及其在叶片测量中的应用



基于机器视觉的变形应变测量及其在叶片测量中的应用

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基于机器视觉的变形应变测量及其在叶片测量中的应用

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-14页
第一章绪论	第14-20页
· 引言	第14-15页
· 国内外研究现状	第15-18页
· 机器视觉的研究现状	第15-17页
· 数字图像相关技术的研究现状	第17-18页
· 本文的主要工作	第18-20页
· 课题来源	第18页
· 研究内容	第18-20页
第二章基于标志点的视觉测量	第20-28页
· 引言	第20页
· 基本原理	第20页
· 人工标志点检测	第20-22页
· 椭圆仿真实验	第22-24页
· 椭圆仿真图制作	第22-23页
· 仿真实验结果	第23-24页
· 基于标志点的视觉测量分析	第24-27页
· 单目视觉测量系统	第24页
· 平移实验	第24-25页
· 相机分辨率对测量结果的影响	第25页
· 相机视场大小对测量结果影响	第25-27页
· 本章小结	第27-28页
第三章基于数字图像相关的全场变形视觉测量	第28-45页
· 引言	第28页
· 数字图像相关基本原理	第28-33页
· 位移模式的选择	第28-29页
· 相关函数的选择	第29-31页
· 牛顿-拉夫逊迭代法	第31-32页
· 计算机模拟散斑图	第32-33页
3.3 基于 Harris 角点检测和匹配的牛顿迭代法初值确定	第33-36页
3.3.1 Harris 角点检测和匹配	第34-35页
3.3.2 RANSAC 算法	第35-36页
· 快速插值方法	第36-37页
· 仿真实验	第37-41页
· 模拟单向平移	第37-38页
· 模拟单向拉伸	第38-39页
3.5.3 基于 Harris 角点检测和匹配的 N-R 算法仿真实验	第39-41页
· 数字图像相关实验	第41-44页
· 单方向平移实验	第41-42页
· 拉伸应变测量	第42-43页
· 橡胶泊松比测量	第43-44页
· 本章小结	第44-45页
第四章基于双目视觉的三维变形测量	第45-59页
· 引言	第45页
· 摄像机标定模型	第45-47页
· 摄像机标定	第47-49页
· 单目摄像机标定	第47-48页
· 双目视觉标定	第48页
· 本文所用的标定工具箱	第48-49页
· 图像匹配	第49-50页
· 基于数字图像相关的图像匹配	第49页
· 基于圆标志点的图像匹配	第49-50页
· 三维变形计算	第50-51页
· 基于双目视觉的三维测量实验	第51-57页
· 单方向平移实验	第51-52页
· 等强度梁弯曲实验	第52-56页
· 双目视觉系统精度分析	第56-57页
· 本章小结	第57-59页
第五章基于双目视觉的桨叶变形测量	第59-68页
· 引言	第59页
· 基于双目视觉的变形测量系统	第59-61页
· 硬件组成	第59页
· 软件组成	第59-60页
· 系统功能介绍	第60-61页
· 桨叶静态变形测量	第61-64页
· 基于标志点的桨叶静态变形测量	第61-62页
· 基于数字图像相关的桨叶静态变形测量	第62-64页
· 桨叶应变测量	第64-65页
· 旋转叶片动态变形测量	第65-67页
· 旋转叶片动态变形测量双目视觉系统的设计	第65-66页
· 实验测量结果	第66-67页
· 本章小结	第67-68页
第六章总结与展望	第68-70页
· 工作总结	第68页
· 进一步工作展望	第68-70页
参考文献	第70-73页
致谢	第73-74页
攻读硕士学位期间发表的学术文章	第74 页

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