第1章 绪论 1
1.1先进制造与视觉测量 1
1.2视觉测量的发展 2
1.3视觉测量的主要研究内容 4
1.3.1视觉摄像机 4
1.3.2成像模型及其参数确定 5
1.3.3结构标定与系统标定 7
1.3.4高精度亚像素图像处理 9
1.3.5光学编码与辅助光学靶标 10
1.3.6大范围视觉测量系统 11
1.3.7移动视觉测量 12
1.3.8视觉测量自动化 13
参考文献 14
第2章 视觉测量的数学基础 15
2.1视觉测量坐标系 15
2.1.1视觉测量常用坐标系 15
2.1.2常用坐标系之间的关系 16
2.1.3共线方程 17
2.2空间刚体变换 18
2.3仿射变换与透视变换 20
2.3.1仿射变换 20
2.3.2透视变换 22
2.4非线性优化 24
2.4.1非线性优化的定义 25
2.4.2一维搜索方法 25
2.4.3无约束非线性优化方法 26
2.4.4约束非线性优化方法 28
参考文献 29
第3章 图像信息预处理 31
3.1图像滤波 31
3.1.1图像滤波概述 31
3.1.2图像滤波的分类 33
3.1.3典型滤波算法 33
3.2特征增强 35
3.2.1特征增强概述 35
3.2.2典型增强方法 37
3.3区域分割与分析 40
3.3.1区域分割与分析概述 40
3.3.2典型区域分割与分析方法 42
3.4边缘检测 44
3.4.1边缘检测概述 44
3.4.2典型边缘检测方法 45
参考文献 48
第4章 图像精密处理 49
4.1图像匹配 49
4.1.1 Hough变换 50
4.1.2基于灰度的模版匹配 52
4.2多频道匹配算法 53
4.3处理精度分析 55
4.4最小二乘模板匹配 57
4.4.1最小二乘模板匹配法 57
4.4.2自适应模板的构造 59
4.5光学控制点 59
4.5.1定向反光标志 60
4.5.2点状光源 60
4.5.3红外LED特性 61
4.5.4高倍率图像细分 63
参考文献 65
第5章 图像的硬件处理 66
5.1硬件处理概述 66
5.2典型硬件处理算法 66
5.2.1二维卷积在FPGA中的实现 67
5.2.2中值滤波在FPGA中的实现 69
5.2.3 Hough变换实现直线粗提取 70
5.3常用的硬件处理平台 75
5.3.1 DSP及开发平台 75
5.3.2 FPGA及开发平台 75
参考文献 77
第6章 图像传感器模型 78
6.1二维成像模型 78
6.1.1小孔成像模型 78
6.1.2实际摄像机内参数模型 79
6.2一维成像模型 84
6.3成像模型标定 85
6.3.1常规摄像机内参数校准概述 85
6.3.2立体和虚拟立体靶标摄像机内参数校准 85
6.3.3摄像机内参数校准细化补偿 94
参考文献 97
第7章 视觉测量原理 99
7.1结构光测量 99
7.1.1结构光视觉原理 99
7.1.2点结构光视觉传感器数学模型 100
7.1.3线结构光视觉传感器数学模型 101
7.1.4多线结构光视觉传感器数学模型 102
7.1.5结构光视觉传感器标定方法 102
7.2立体视觉测量 105
7.2.1双目立体视觉测量模型 106
7.2.2双目立体视觉传感器标定方法 107
7.3单摄像机测量 108
7.3.1单摄像机测量数学模型 108
7.3.2控制点空间坐标求解的多义性 110
7.4光束平差测量 111
7.4.1光束平差测量数学模型 111
7.4.2平差初值的获取 112
参考文献 113
第8章 工业在线视觉测量系统 114
8.1固定式多传感器在线测量系统 114
8.1.1系统的工作原理 114
8.1.2系统全局校准 115
8.1.3误差补偿 115
8.1.4系统机械结构 117
8.1.5控制系统 118
8.1.6数据管理 119
8.2柔性在线测量系统 122
8.2.1柔性在线测量系统的工作原理 122
8.2.2系统校准 122
8.2.3机器人定位误差补偿 125
8.2.4在线测量系统的工作过程与控制网络 129
参考文献 130
第9章 数字化视觉精密测量 131
9.1概述 131
9.1.1测量系统的构成 131
9.1.2测量原理及工作流程 136
9.2相机成像基站的外部方位 139
9.2.1初始绝对方位 139
9.2.2相机成像基站的相对方位 145
9.3空间特征点匹配 158
9.3.1基于外极线约束的特征点匹配方法 158
9.3.2基于外极平面角的特征点匹配方法 159
9.4三角测量与反推投影 160
9.4.1空间特征点三角测量原理 161
9.4.2空间特征点反推投影 164
9.5空间优化平差及后处理 165
9.5.1基于共线方程的光束优化平差 165
9.5.2快速优化平差和后处理 167
参考文献 171