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致谢
第一章绪论
1.1研究背景
1.1.1信息获取与信息获取技术
1.1.2三维信息获取研究现状与进展
1.2三维信息获取的关键技术
1.2.1三维传感器技术
1.2.2信号处理技术
1.2.3传感器物理集成与融合技术
1.2.4特征信息的提取与识别
1.2.5基于特征信息的智能测量
1.3论文主要工作及章节安排
第二章集成视觉系统的旋转对称型激光三角位移传感器
2.1激光三角测量研究现状与进展
2.2旋转对称型激光三角位移传感器(RST)的光学系统
2.2.1离轴旋转对称光学系统的设计要求
2.2.2离轴旋转对称光学系统的实现
2.3集成的视觉传感器光学系统
2.4 RST的标定与距离信息提取
2.5本章小结
第三章RST传感器误差因素研究
3.1 RST传感器误差因素概述
3.1.1传感器的误差、不确定度与分辨率
3.1.2相关的工作
3.1.3 RST中的误差因素
3.2 RST传感器几何光学模型
3.2.1满足泛化Scheimpflug条件的RST实现
3.2.2物空间任意点在RST中的成像关系
3.3 RST传感器误差因素分析与仿真
3.3.1投射激光偏离旋转对称轴
3.3.2图像传感器不垂直于旋转对称轴
3.3.3图像传感器失焦
3.3.4投射激光功率变化
3.3.5 RST系统误差模型
3.4 RST传感器误差因素实验研究
3.5基于神经网络的圆环缺失补偿
3.5.1 BP神经网络
3.5.2神经网络的训练和误差补偿
3.6 本章小结
第四章RST位移测量不确定度极限研究
4.1表面模型与光散射模型
4.1.1常见表面模型
4.1.2表面反射模型
4.2 RST中的激光散斑现象
4.2.1线偏振激光散斑模式的—阶统计特性
4.2.2散斑模式的自相关函数
4.3激光散斑引起的RST位移测量不确定度
4.3.1 RST的成像过程
4.3.2矩形光斑成像的散斑场灰度重心波动
4.3.3高斯光斑成像的散斑场灰度重心波动
4.3.4 RST中位移测量的不确定度极限
4.4仿真实验研究
4.4.1散斑的仿真
4.4.2 RST中散斑引起的灰度重心波动的仿真
4.4.3光学系统像差对灰度重心波动的影响
4.5表面粗糙度对RST位移测量不确定度的影响
4.6本章小结
第五章基于集成视觉系统的三维信息获取
5.1立体视觉基本理论
5.1.1相机的几何模型
5.1.2摄相机的标定
5.1.3多视几何
5.1.4图像匹配
5.1.5三维信息恢复
5.2基于集成视觉系统的深度信息获取
5.2.1相机的标定
5.2.2边缘提取
5.2.3基于对称多基线的特征点匹配
5.2.4亚象素特征点匹配
5.3深度信息获取的分辨率
5.3.1高度不确定度
5.3.2直线度
5.3.3平面度
5.4本章小结
第六章特征指导的快速高分辨率信息获取
6.1特征与测量路径规划
6.1.1相关的工作
6.1.2三维实体中的特征
6.2二维边缘驱动的RST测量路径规划
6.2.1边缘特征的提取
6.2.2边缘驱动的测量路径
6.3三维表面分块的RST测量路径规划与数据融合
6.3.1投影图像上表面块的分割
6.3.2表面块拟合与测量规划
6.4本章小节
第七章总结与展望
7.1论文总结
7.2进一步的工作
参考文献
攻读博士学位期间发表论文及参加科研情况
