导读:本文包含了双目视觉论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:双目,视觉,坐标,测量,视差,钻杆,特征。
双目视觉论文文献综述
王才东,董祥升,陈志宏,陈响元,刘洁[1]（2019）在《基于双目视觉的机械零件位姿检测系统研究》一文中研究指出针对机械零件搬运过程中需要精确测量零件位姿的实际问题,基于VS220双目立体视觉测量系统平台,设计了一种机械零件位姿检测系统。采用改进的Canny边缘检测算法,对零件边缘进行了轮廓识别,利用尺度不变特征转换方法进行了零件特征点的提取与立体匹配;利用立体视觉叁维重建方法,建立了位姿检测系统数学模型,通过求解坐标系之间的转换关系,计算出了零件在传送带上放置的位置和方向等信息;通过VC++语言编写了位姿识别算法程序,实现了零件形状与位姿的识别;搭建了位姿测试系统实验平台,进行了测试实验。实验结果表明:系统能快速有效地对零件进行位姿检测,为实现零件的自动上下料提供了技术支撑。(本文来源于《机电工程》期刊2019年12期）
张甜,曾祥忠[2]（2019）在《基于双目立体视觉的军用头盔转动角度的测量》一文中研究指出随着虚拟现实技术的不断改进,头盔瞄准技术越来越多地应用在军事模拟训练以及实际作战中。论文基于机器视觉的原理,采用双目立体视觉的测量方法,通过对军用头盔的系统结构和工作机理的分析,搭建了立体视觉系统来测量军用头盔的转动角度。针对测量方法,利用OpenCV计算机视觉库,使用Visual Studio 2013作为软件开发环境进行软件编程,通过软件验证、测量该方法是否可以精确定位头盔位置,并且对测量数据进行分析讨论。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年12期）
游秋香,赵棋唯,谌永祥,李永桥[3]（2019）在《铆钉薄板特征孔几何参数双目视觉测量方法研究》一文中研究指出为实现立式铆钉机与小型半自动化送料装置的一体化,提高铆接效率和质量,提出了一种基于双目视觉的铆钉薄板几何参数测量方法。采用形态学边缘提取算子、改进的Hough变换提取并分割待铆接薄板图像,进行目标区域孔提取、圆度判别,采用质心法获取目标孔图像坐标并用以"回"字形式的位置约束方法对特征点匹配,根据双目原理计算目标孔的叁维坐标。实验结果表明:所提方法能精确地将铆接薄板与复杂的背景分离,匹配率达100%,可精确地计算出圆心坐标,与实际圆孔中心绝对平均偏差为0. 258 7 mm,满足铆接行业精度要求。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年12期）
赵航,孙冬梅,董清卿,吴潇灿[4]（2019）在《基于双目视觉测量系统的特征点匹配研究》一文中研究指出双目视觉测量作为一种新颖的测量方式,当前正在越来越多的测量中取代传统的接触式测量方法。但是由于双目视觉测量系统对测量精度和实时性要求较大,因此在分析椭圆拟合算法的基础上,通过筛选规则选取部分边缘点进行迭代最小二乘椭圆拟合以提取光斑中心坐标。依据系统对待测量笔9个圆形标志的位置反映的特点,设计一种基于RANSAC算法的特征点匹配方法。实验表明该算法可以满足双目视觉测量对系统的高精度和实时性要求。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年23期）
赵琛,江卫华[5]（2019）在《基于双目立体视觉的小型工件测量系统》一文中研究指出由于传统的直接测量技术无法满足工业中对工件快速、高精度的测量任务,而非接触式测量克服了直接测量技术的缺点,无需通过接触被测物体,仅通过高精度测量仪器对被测物表面进行扫描来获取测量数据,其操作方式高效便捷安全,且不会对被测物体造成损坏。该文研发了一种运用视差原理设计的测量小型工件的双目立体视觉系统,文中对系统在设计中所经历的关键步骤进行了阐述,并重点对立体匹配展开了详细的研究,寻找到一种利用机器学习中超限学习机学习算法对立体匹配过程进行了优化。最后,通过对比传统的SAD立体匹配算法验证了该文匹配算法的高效性,并通过精度测量实验对系统进行了验证。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2019年11期）
杨宇,许四祥,方建中,蔡永祯[6]（2019）在《基于改进ORB算法的双目视觉定位测量方法》一文中研究指出针对基于传统特征点检测的双目视觉测量中匹配时间长、误匹配率高和测量精度低的问题,提出了基于改进ORB算法的双目视觉定位测量方法。首先对特征点邻域内的像素点灰度值进行加权,再采用灰度质心法提取特征点的主方向,最后以字符串描述子代替传统二进制描述子对特征点进行描述。在测量中采用二维二次函数精确拟合特征点的亚像素坐标。实验结果表明,该改进方法在特征点匹配正确率和测量精度上都有很大的提升,特征点匹配正确率提升了31.8%,测量最低误差达到0.42%,满足双目视觉测量的精度要求。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年11期）
罗晓龙,熊武,李海宁,张德安[7]（2019）在《基于双目视觉测量技术的汽车等高性能检测》一文中研究指出针对汽车车身左右高度差的在线检测问题,提出一种基于双目成像的视觉测量方法,该方法通过提取汽车前后翼子板轮廓边缘的特征点,分别计算出左前、右前、左后、右后翼子板特征点的离地高度,从而得出汽车前端及后端的高度差。该方案自动化程度高,极大的提高了检测节拍,节约了人工成本,可广泛应用于国内各大总装厂的检测线中。(本文来源于《汽车实用技术》期刊2019年21期）
陈航[8]（2019）在《基于双目视觉的钻杆机械手力控制研究》一文中研究指出现有钻杆机械手无法满足钻孔机器人的智能化要求,采用双目视觉系统对六自由度机械手进行视觉伺服和力控制。推导摄像机参数矩阵、手-靶矩阵,并研究标定优化方法,获得了视觉系统标定方法。建立了视觉伺服系统,提出了手爪运动修正矩阵,推导了接触力控制规则。试验证明,摄像机标定方法、视觉伺服控制及力控制规则均满足钻杆机械手要求。(本文来源于《煤炭技术》期刊2019年11期）
李兴坤,肖世德,董庆丰[9]（2019）在《基于双目视觉的小场景叁维轮廓提取》一文中研究指出为实现机器人移动过程中自主避障及轨迹修正,研究了小场景内基于立体视觉的环境信息的叁维重构技术。用MATLAB双目相机标定工具箱对相机进行标定,SGM算法计算出相机左右视图的视差图,叁角测距原理求取场景的叁维点云信息。为适当简化环境参数,提出了基于二维轮廓图的叁维轮廓提取方法,并借助模板匹配算法验证叁维重建的准确性。在MATLAB环境下进行试验,结果表明:使用的方法比较准确地实现了小场景的叁维轮廓的提取,说明提出的方法可以为机器人移动及其路径规划提供相应参考。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年11期）
冯为栋[10]（2019）在《双目视觉在田间秸秆覆盖率监测系统中的应用》一文中研究指出田间秸秆覆盖率是对农业的一种保护性耕作技术指标,秸秆覆盖可以避免水土过分流失,帮助研究人员探究秸秆覆盖率和风蚀、水蚀的定量关系,引导人们采用更加合理的覆盖形式。基于此,文章以双目视觉作为研究对象,结合秸秆覆盖率研究的重要性,对双目视觉系统误差加以分析,探究双目视觉在秸秆覆盖率监测系统中的有效应用。(本文来源于《南方农机》期刊2019年20期）
双目视觉论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着虚拟现实技术的不断改进,头盔瞄准技术越来越多地应用在军事模拟训练以及实际作战中。论文基于机器视觉的原理,采用双目立体视觉的测量方法,通过对军用头盔的系统结构和工作机理的分析,搭建了立体视觉系统来测量军用头盔的转动角度。针对测量方法,利用OpenCV计算机视觉库,使用Visual Studio 2013作为软件开发环境进行软件编程,通过软件验证、测量该方法是否可以精确定位头盔位置,并且对测量数据进行分析讨论。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
双目视觉论文参考文献
[1].王才东,董祥升,陈志宏,陈响元,刘洁.基于双目视觉的机械零件位姿检测系统研究[J].机电工程.2019
[2].张甜,曾祥忠.基于双目立体视觉的军用头盔转动角度的测量[J].计算机与数字工程.2019
[3].游秋香,赵棋唯,谌永祥,李永桥.铆钉薄板特征孔几何参数双目视觉测量方法研究[J].传感器与微系统.2019
[4].赵航,孙冬梅,董清卿,吴潇灿.基于双目视觉测量系统的特征点匹配研究[J].现代电子技术.2019
[5].赵琛,江卫华.基于双目立体视觉的小型工件测量系统[J].自动化与仪表.2019
[6].杨宇,许四祥,方建中,蔡永祯.基于改进ORB算法的双目视觉定位测量方法[J].传感技术学报.2019
[7].罗晓龙,熊武,李海宁,张德安.基于双目视觉测量技术的汽车等高性能检测[J].汽车实用技术.2019
[8].陈航.基于双目视觉的钻杆机械手力控制研究[J].煤炭技术.2019
[9].李兴坤,肖世德,董庆丰.基于双目视觉的小场景叁维轮廓提取[J].传感器与微系统.2019
[10].冯为栋.双目视觉在田间秸秆覆盖率监测系统中的应用[J].南方农机.2019
论文知识图
