基于机器视觉的物体识别定位系统的研究



基于机器视觉的物体识别定位系统的研究

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基于机器视觉的物体识别定位系统的研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
第一章文献综述	第7-10页
· 机器视觉概述	第7页
· 机器视觉的发展	第7-8页
· 机器视觉的应用	第8-10页
· 机器视觉在制造业中的应用	第8-9页
· 机器视觉在导航领域的应用	第9页
· 机器视觉在农作物摘取中的应用	第9页
· 机器视觉在图像监控、交通管理中的应用	第9-10页
第二章绪论	第10-12页
· 研究的目的和意义	第10页
· 研究的内容和方法	第10-12页
· 主要研究内容	第10-11页
· 主要研究方法	第11-12页
第三章图像处理与分析	第12-30页
· 彩色图像灰度化	第12页
· 图像增强	第12-17页
· 频率域滤波	第13-14页
· 空间域滤波	第14页
· 改进的中值滤波	第14-16页
· 电机图像的图像增强	第16-17页
· 图像二值化	第17-18页
· 图像边缘检测	第18-22页
· Roberts算子	第19页
· Sobel算子	第19-20页
· Canny算子	第20-21页
· 本文算法	第21-22页
· 电机图像的边缘检测	第22页
· 图像区域填充	第22-24页
· 图像特征提取	第24-29页
· 形状参数法	第24-25页
· 傅里叶描述法	第25-26页
· 几何不变矩	第26-29页
· 相似性度量	第29-30页
第四章摄像头标定	第30-39页
· 摄像头参考坐标系	第30-32页
· 线性模型摄像头标定	第32-34页
· 非线性模型摄像头标定	第34页
· 摄像头参数	第34-39页
· 标定块与图像平面之间的映射矩阵	第34-36页
· 求解摄像头参数矩阵	第36-37页
· 摄像头标定结果	第37-39页
第五章识别定位实验与分析	第39-46页
· 硬件系统	第39页
· 软件系统	第39-40页
· 识别实验与分析	第40-42页
· 定位实验与分析	第42-45页
· 图形用户界面设计	第45-46页
第六章结论与展望	第46-48页
· 结论	第46页
· 展望	第46-48页
参考文献	第48-51页
致谢	第51-52页
攻读硕士期间发表论文	第52页

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