一、光学透镜自动设计智能化的计算方法（论文文献综述）
崔双龙[1]（2021）在《高寒地区无砟轨道板温度及裂缝双参数检测技术研究》文中研究表明我国高速铁路纵横交错,贯通全国各主要城市,无砟轨道技术随之高速发展。无砟轨道解除了有砟轨道对列车速度的限制,以其稳定性高、耐久性强的优点被广泛应用。但随着运营时间的累积,无砟轨道板温度效应大的缺点逐渐暴露出来,特别是在一些施工质量差的路线上,无砟轨道的维护工作量逐步增大。无砟轨道板温度测量及安全隐患检测对其安全运营及特性研究愈加关键,其温度及安全隐患检测技术具有十分重要的科学价值和实用意义。红外测温技术是一种常用的非接触测温方法,该技术通过目标红外波段的辐射能量进行检测,具有非接触、非侵入、响应速度快、被动测量等优点。本文基于红外测温技术对无砟轨道板温度及裂缝进行检测,旨在:研制适用于高寒高速综合检测列车的高寒地区无砟轨道板红外测温系统,解决无砟轨道板外场大范围温度检测仪器缺失的问题;研究外场无砟轨道板红外测温技术,解决所研制红外测温系统标定环境与测量环境温度不一致影响测量精度的问题;研究基于单像元红外探测器的无砟轨道板裂缝检测技术,实现温度及裂缝双参数检测。本文的主要研究内容如下:（1）针对国内无砟轨道板外场大范围温度测量设备缺失问题,研制了一种悬挂于综合检测列车底部的高寒地区无砟轨道板红外测温系统,填补了高寒高速综合检测列车轨道板表面温度测量功能的缺失。测温系统可以在-30℃～30℃环境下工作,测温范围为-40℃～60℃,响应速度优于2.5ms。根据使用需求,红外测温系统采用分立式结构。系统上位机负责数据处理工作,包含标定及测量两项功能。系统下位机负责辐射信息采集及光电转换,长时间在室外工作,环境严苛,设计有温控系统及冷启动功能,通过连接结构悬挂于检测列车底部。研制过程中对所选探测器信噪比进行计算以保证所选探测器能够完成-40℃目标测量任务,对所设计连接结构进行承载能力计算以确保仪器使用安全。测温系统通过面源黑体进行标定,所研制面源黑体温控范围为-40℃～60℃,通过恒温槽构建第二恒温场的方式实现。（2）为能够基于所研制红外测温系统实现高寒地区无砟轨道板外场高精度温度测量,对外场无砟轨道板红外测温技术进行研究。研究内容主要包括红外测温模型的建立、测温精度影响因素的研究及低温黑体波段辐射响应计算的研究。研究中重点解决标定环境与测量环境不一致影响测量精度的问题,针对此问题提出了一种外场无砟轨道板高精度测温方法。该方法通过两不同环境温度下的标定函数分离标定过程中混合在一起的靶标自身辐射与反射的环境辐射,构建出目标温度与环境温度相等的等效黑体辐射函数,该函数符合外场无砟轨道板实际测量场景,可用于提高外场无砟轨道板温度测量精度。对所提外场无砟轨道板红外测温方法进行了实验验证,证明了该方法的可行性。（3）针对无砟轨道板裂缝检测问题,开展了基于单像元红外探测器的无砟轨道板裂缝检测技术研究工作。该技术通过温度信息进行裂缝检测,可避免光线及阴影干扰,仅需采集电压序列并进行比较,响应速度快,便于进行高速车载检测。该方法建立在裂缝无法充满红外探测器视场的情况下,研究中构建了无砟轨道板裂缝检测的检测场景,基于所构建的检测场景建立了单像元红外探测器输出信号与裂缝宽度之间的函数关系,据此函数关系可以计算探测器视场内裂缝宽度。根据所建立函数关系进行仿真研究,观察存在裂缝时输出信号变化趋势,裂缝宽度与输出电压变化量之间的关系及视场大小与可检测裂缝宽度之间的关系。最后设计模拟毫米级裂缝检测过程的实验,验证了检测方法的可行性。（4）在实验室内对所研制的高寒地区无砟轨道板红外测温系统进行响应速度验证实验、环境温度适应性验证实验及不确定度分析。使用红外测温系统配合线速度超过360km/h的转盘进行实验,验证了系统响应速度要求。使用红外测温系统配合高低温实验箱进行实验,验证了系统环境温度适应性。使用标定好的红外测温系统进行重复测量实验,根据测量结果完成了不确定度分析。
王诗宇[2]（2021）在《智能化工业机器人视觉系统关键技术研究》文中研究说明工业机器人是先进制造系统中最具代表性的设备之一,被越来越多地应用到现代化生产制造过程,代替人工高效地执行各种复杂环境下的工业生产任务。传统依照预设程序实现重复动作任务的工业机器人应用已经无法适应当前复杂多样的生产任务需求,需要工业机器人具备更高的智能化程度顺应制造业向智能化转型的发展趋势。进一步提升工业机器人对外部环境的感知能力是当前智能化工业机器人的主要发展方向,由于视觉传感器能够为工业机器人提供更加完整的环境信息,同时具备非接触测量等优势,视觉感知能力已经逐渐成为智能化工业机器人最重要的感知能力之一,因此为工业机器人配备视觉系统是提升工业机器人智能化程度的主要手段,在复杂多样的生产任务中具有显着的实用性。本文充分阐述了工业机器人视觉系统的组成结构及各部分功能的实现原理,分析了国内外工业机器人视觉技术的研究与应用现状。在此基础上,开展了智能化工业机器人视觉系统关键技术的研究,探索了不同视觉任务需求下结合不同类型工业机器人的智能化应用研究。本论文开展的主要研究内容如下:1.研究工业机器人视觉系统成像原理。建立真实世界与图像像素之间精确的映射关系是后续工业机器人准确执行视觉任务的前提和保证。通过描述四个坐标系之间的变换过程,解释了真实场景中世界坐标向数字图像像素的投影过程,并通过建立线性成像模型明确了相机的内外参数矩阵。在此基础上,介绍了实际成像过程中由镜头引起的畸变类型,引入畸变系数建立更接近真实成像过程的非线性模型。相机标定过程能够确定每次成像过程相机的内外参数,通过张正友相机标定方法详细介绍了相机标定过程中相关参数的求解方法和优化过程,并利用张氏标定法完成对不同型号工业相机的参数求解过程。2.研究2D视觉任务下并联机器人对传送带上多种类随机分布目标的高速分拣应用,设计并搭建了一套基于2D机器视觉系统的分拣实验平台。通过建立用户坐标系实现目标对象从视觉任务空间到并联机器人作业空间的映射,并利用图像去重复算法实现对传送带上动态目标的视觉信息采集。选择稳定的边缘特征作为不同目标类别的判断依据,分别对传统Canny边缘检测算子和基于深层卷积神经网络的RCF边缘检测算法进行优化,分析比较两种边缘提取方法的性能。针对目标的旋转情况,利用稳定的边缘特征提出一种基于边缘质心距离的匹配模型,完成对不同类别目标的匹配过程。分拣实验结果表明并联机器人末端能够成功抓取传送带上的动态目标,证明机器人末端与2D视觉系统间建立了正确的手眼变换模型,图像去重复算法有效剔除了重复信息;机器人末端将目标对象按照固定姿态和类别正确放置,证明了2D视觉系统完成了对目标对象的正确匹配和目标2D姿态的准确计算。3.研究2.5D视觉任务下视觉系统引导六自由度关节型工业机器人的精准定位应用。在航天领域粒子辐照试验背景下,针对粒子辐照试验的任务需求及当前试验流程存在的不足,设计并搭建了一套自动化辐照试验平台。利用2.5D视觉系统完成对目标对象辐照位置的信息采集,对特征匹配过程得到的匹配点对进行统计分析,并结合目标显着性原理,提出了一种基于区域分布差异的特征匹配方法,完成复杂背景下实例目标的检测过程,实现辐照参数的调用。通过给出一种误差权重分配方法不断优化工业机器人末端与视觉系统间的手眼关系模型,保证辐照试验过程束流照射位置的精度。最终自动化辐照试验平台准确完成了粒子辐照流程,证明了所提方法的有效性。4.研究3D视觉任务下工业机器人对空间任意位姿目标物体的抓取应用,并利用六自由度关节型机器人结合双目视觉系统搭建了3D目标抓取实验平台。工业机器人对空间任意位姿目标的准确抓取依赖3D视觉系统对空间目标六自由度位姿信息的正确估计。通过研究双目视觉系统的成像过程及实现目标深度信息恢复过程的视差原理,将目标在左右视图中对应的匹配点对形成空间三维点云,提出一种基于全局结构特征约束的目标估计方法,将描述目标结构的全局特征量化为点云重建过程的约束条件,实现对目标物体的六自由度位姿估计。实验结果表明机器人末端能够以相应姿态完成对任意摆放目标的抓取,证明了所提方法的可行性。本文分别构建了2D、2.5D和3D视觉任务下工业机器人结合视觉系统的应用环境,探索了不同类型工业机器人在结合视觉系统的应用过程所涉及的关键技术,对并联型工业机器人和六自由度串联型工业机器人与视觉系统间的手眼关系模型、复杂背景条件下的实例目标检测和目标物体空间六自由度位姿估计等关键技术进行了研究,本文以实验室承担的“智能机器人”国家重点研发计划和“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项项目研发任务为背景,研究内容涵盖了多种机器人结合视觉系统的应用场景,能够为今后工业机器人智能化的研究提供一定的参考依据。
刘亚辉[3]（2021）在《基于形态特征滤波的激光焊缝跟踪图像处理方法研究》文中提出随着计算机算力的水平提高,图像处理技术在工业中的应用越来越广泛,在工业自动焊接领域中,线激光视觉传感方式被认为是最有效的传感方式。根据线激光视觉传感器的线激光投射方式可分为直射式和斜射式,文中通过对比直射式和斜射式结构传感器的精度,确定线激光视觉传感器的设计采用斜射式结构,并给出了传感器根据实际需求组装时,传感器中各元器件的参数选型标准。为了获得视觉传感器采集图像中二维图像坐标信息到三维相机坐标信息的映射关系,文中设计了一种基于棋盘格标定板的传感器标定方法,该方法简化了标定图像采集步骤,减少了标定过程中存在的人为误差因素。首先采用张正友棋盘格标定法完成对相机的标定,然后结合设计的标定图像预处理方法和相机标定结果完成对结构光平面的标定。图像处理作为视觉传感的核心,焊缝跟踪技术对图像处理算法的准确性、实时性、鲁棒性有很高的要求。针对大多数焊缝跟踪图像处理算法在滤波过程中存在冗余运算,实时性差问题,文中通过分析焊缝图像中的弧光飞溅和激光条纹的形态特征,并运用一阶马尔科夫链描述图像矩阵邻域的空间相关性,设计了基于形态特征滤波的激光焊缝跟踪图像处理算法。该算法在提取激光条纹中心线时,通过判定形态特征去除焊接图像中的噪声干扰,有效减少滤波过程冗余运算,提高了算法的实时性。为验证本文所提出图像处理方法的有效性,文中采用涵盖典型工况的数据集进行了一系列的离线测试,结果表明,基于形态特征滤波方法可滤除图像中的噪声,准确提取光条中心线,具有较好的准确性、鲁棒性和实时性。同时,本文进行了实际焊接试验,试验平台由六轴Fanuc焊接机器人及配套设备、线激光视觉传感器和工控机组成。针对搭接焊接类型进行了焊缝跟踪试验,实验结果表明:能完成实时跟踪焊接且跟踪平均误差小,焊接轨迹平滑。
张武刚[4]（2020）在《智能工作面综采设备激光跟踪实时定位方法研究》文中研究表明综采工作面智能化是煤矿发展的重要方向,综采设备精确绝对定位是实现工作面智能化的关键。由于井下环境的复杂性和现有定位技术的局限性,综采设备精确绝对定位已成为制约工作面智能化的主要因素之一。针对此问题,本文提出智能工作面综采设备激光跟踪实时定位方法,通过预设于上、下顺槽的已知地理坐标的顶板控制点建立工作面绝对坐标系,采用激光跟踪技术实现对综采设备的实时定位。论文从激光跟踪实时定位系统构建方法入手对光斑位置检测与跟踪控制方法、激光跟踪头结构误差实时校正方法和系统测量误差去噪方法进行深入研究,主要包括以下内容:针对智能工作面综采设备精确绝对定位问题,提出基于绝对坐标的激光跟踪实时定位方法。对激光跟踪实时定位系统绝对坐标系建立方法和系统组成核心激光跟踪器的整体架构与软、硬件实现方法进行研究,完成光斑位置检测模块、系统跟踪光路、双轴振镜式激光跟踪头、测量模块及控制器等组成部分的设计。搭建了工作面激光跟踪器实验平台,为智能综采设备激光跟踪实时定位系统理论研究和方法验证奠定实验基础。在工作面激光跟踪实时定位系统光斑位置检测与跟踪控制方法研究方面,针对传统四象限探测器（4-QD）光斑位置检测方法精度不足的问题,提出基于多段低次曲线拟合的光斑位置检测方法和基于时变噪声在线估值器的4-QD输出电压自适应滤波算法。通过两种算法结合,有效提高了光斑位置检测精度。针对双轴振镜式激光跟踪头交流伺服驱动控制问题,提出循环比较伺服控制算法,实现了工作面激光跟踪器高精度目标跟踪功能。设计旋转跟踪实验台对所提出算法进行验证,结果表明,采用本文所提出算法可显着提高系统目标跟踪性能。在工作面激光跟踪实时定位系统跟踪头结构误差实时校正方法研究方面,针对双轴振镜式激光跟踪头因非线性畸变和装配误差等引起的结构误差,提出基于核极限学习机（K-ELM）的实时校正算法,有效解决校正精度和实时性之间的矛盾。通过实验对采用四种不同核函数的结构误差实时校正算法进行验证,结果表明,基于Morlet和Mexican Hat小波核函数的实时校正方法的精度显着优于其他方法,能有效减小跟踪头结构误差,满足系统实时性要求。在工作面激光跟踪实时定位系统测量误差去噪方法研究方面,为了抑制目标位置测量噪声,提高目标跟踪的稳定性,提出基于交互多模型（IMM）和自适应高阶容积卡尔曼滤波（AHCKF）相结合的方法对采煤机运动过程实施跟踪滤波,降低测量噪声的影响。通过对采煤机激光跟踪定位过程进行仿真,对目标跟踪算法进行验证,结果表明,所提出的测量误差去噪方法可显着降低系统测量噪声,提高目标跟踪定位精度。为了验证工作面激光跟踪实时定位系统性能,搭建激光跟踪定位实验系统,进行综采设备激光跟踪实时定位系统模拟实验,对目标最大跟踪距离和刮板输送机推移曲线精度进行验证,结果表明,本文所提出的综采设备激光跟踪实时定位方法正确可行,所提出的光斑位置检测方法和跟踪控制算法、激光跟踪头结构误差校正方法和系统测量误差去噪算法能有效提高系统跟踪性能和定位精度。本文所提出的智能工作面综采设备激光跟踪实时定位方法为工作面综采设备精确绝对定位提供了一条新的可行途径,为工作面智能化发展做出了有益探索,为实现煤矿综采工作面智能化和无人化奠定了理论基础。
江佳斌[5]（2020）在《基于机器视觉的定位及缺陷识别智能检测技术研究与应用》文中研究指明随着科学技术发展,自动化制造领域对于高精尖技术需求逐步提升。国家提出“中国制造2025”发展战略,要求以创新驱动作为核心,大力发展人工智能应用技术,以提升国家制造行业核心竞争力。基于机器视觉的智能检测技术在工业自动化制造中的定位检测、元件表面质量检测中具有重要且广泛的应用。机器视觉定位检测技术可以准确计算待测物体的位姿坐标信息,以实现物体自动定位引导、自动装配。而在物体表面缺陷检测中,由于传统的人工目视检测方法存在效率低下,主观性强,无法长时间连续工作等问题,结合光学成像及图像处理技术的机器视觉智能检测技术具有准确、高效、非接触无损伤、连续工作时间长等优点,是最为理想的元件表面检测方法。而在人工智能技术爆发式发展的时代中,机器视觉结合深度学习能够在传统的图像处理算法上进一步提升检测准确性,是当前机器视觉检测技术的重点发展方向。本论文针对机器视觉智能检测应用中的实际应用场景,重点研究相机模型、成像系统设计、物体特征提取、识别、匹配、分类算法等领域的关键技术。以物体视觉定位和元件表面缺陷检测为主要研究对象,并以实现整体检测系统实际应用为目标,开展机器视觉智能检测系统中关键检测方法和检测算法的研究。本文主要内容包括:针对定位检测对象特征信息集中于单个平面的场景,建立一套从成像获取、特征提取、定位计算及后续机械系统坐标引导的整体定位检测系统。建立以面阵相机及配套光源组成的成像系统,使用ORB进行特征提取,并获取其描述算子,提出基于空间约束与随机抽样一致性算法（Spatial constraints random sample and consensus,SCRSAC）结合进行特征匹配点对筛选,提升特征点对获取的准确性和鲁棒性,并基于PnP算法模型进行物体位姿计算,实现物体高精度定位。机器视觉定位技术关键在于定位模型的建立及成像系统基础上物体特征的定位提取及匹配算法。而对于物体表面缺陷检测,关键在于在成像系统如何获取清晰缺陷图像以及缺陷特征的分割提取及分类算法。在表面缺陷检测中主要针对会产生复杂背景图像的磨砂面玻璃为检测对象。与超光滑表面玻璃不同,磨砂玻璃表面的散射特性更加复杂,基于单一的暗场成像系统无法满足检测要求。因此本文建立一套基于同轴平行成像与明场成像结合的线阵扫描成像系统（Coaxial parallel and Bright-filed imaging system,CPBIS）。利用组合成像系统与线阵扫描相机结合获取高分辨率玻璃图像。分析了光学成像系统引入的畸变及由于光源非均匀性产生的背景非均匀图像,提出了基于统计背景估计的非均匀性校正方法,提升了图像背景的均匀性。针对具有复杂背景的玻璃表面缺陷图像,提出基于局部背景模型构建的缺陷分割算法,并基于邻域分布原则提出了邻近缺陷合并算法。针对传统机器学习算法对于缺陷分类的局限性,本文对于玻璃表面缺陷分类问题基于Inception和ResNet网络的思想,提出了 一种改进的平衡型残差网络结构（Modified Inception-Res-Net,MIRNet）,降低网络深度的同时提升了网络的宽度,用于玻璃缺陷分类。并对检测过程中由陷提取获得的缺陷数据进行分类标记及样本增强,建立包含8种类型缺陷的17600幅图像的数据集,并利用该数据集进行实验验证。针对玻璃表面的弱划痕、浅异色及浅凹凸等微弱成像缺陷在利用传统算法较难分割的问题。研究并设计了基于对称型卷积神经网络（Symmetrical Net,SymNet）的缺陷分割算法,利用神经网络对于图像缺陷在各个维度进行特征提取,获得了比传统算法更优的微弱缺陷分割效果。并通过对检测过程中收集的缺陷数据进行像素级别的标记,得到超过3万幅包含缺陷和背景图像的数据集,并利用该数据集进行验证。通过实际应用场景对本文提出的基于机器视觉的定位系统及玻璃缺陷检测系统进行实验验证。并将系统应用于电动汽车电池定位应用中,实现1mm以内的定位误差,并配合机械系统完成电池自动换取功能。建立磨砂玻璃在线检测检测系统,利用光学成像系统获取高质量的缺陷图像,使用获取的图像对缺陷提取、分类及微弱缺陷分割进行验证,实现整体系统的在线检测功能。实现94.2%的缺陷Top-1分类精度,微弱缺陷的分割检测中实现95.3%的召回率以及91.8%的准确率。
白伟[6]（2020）在《基于可控材料的平面透镜研究》文中研究说明随着科学技术的迅速发展以及人们对生活品质的不断追求,光学成像技术在各行各业都有着举足轻重的地位。透镜作为光学成像系统中的关键元件,是望远镜、显微镜、数码相机、波前探测器等现代科技产品中不可缺少的部分。为了实现某些精细的功能,往往需要多个传统透镜来组合使用,这就不可避免的增加了光学成像系统的体积与复杂程度,也在一定程度上限制了光学成像系统的精度和应用范围,不符合现代光学系统小型化和智能化的发展趋势。作为一类人工设计的二维超材料,超表面的出现在近几年内掀起了广泛的研究热潮。由于微纳加工技术的日趋成熟,超表面在诸多领域如:光束控制、平面透镜、电磁隐身、全息成像、模拟计算等领域都已经展现了其巨大的应用潜力。而其中对平面透镜的研究正好可以解决传统曲面透镜体积过大、不易集成的难题,为光学系统的轻量化与微型化提供了新的解决思路,进一步拓宽了应用范围,使其在微生物成像、医学成像、便携式光学成像等领域都能发挥巨大的作用。目前对平面透镜的研究主要集中在提高能量利用率、超高精度成像、大视场成像、宽光谱成像等方面,同时在三维成像、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等前沿应用领域也进行了一些探索。尽管普通的平面透镜在性能、体积方面相比传统的曲面透镜已经有了巨大的提升,但是和传统透镜一样,其结构一旦加工成型,功能也被固定,导致其构成的光学成像系统性能比较单一,无法满足现代化光学系统“一机多用”的智能化理念。因此,光学元件的动态可调特性成为越来越多的科研工作者的研究重点。本文在不损失平面透镜一系列优异性能的前提下,加入了可控材料（相变材料）来实现对平面透镜的动态调控。通过对可控材料状态的人为调控,设计的平面透镜可以用于实现不同的光学功能,使其在自适应光学、集成光学、三维成像、光学编码、动态显示、增强现实等领域都具有一定的应用潜力。本文的主要内容包括:（1）系统的介绍了平面透镜的研究背景、意义以及目前常用的调节方法。列出了常用的电磁场仿真计算方法及突变相位调控方法并证明了其有效性与可靠性。分析与讨论了可控材料的可调原理以及调节方法,并证明了将其应用于可调平面透镜的可行性。（2）通过与相变材料Ge2Sb2Te5（GST）相结合,利用几何相位原理来调控单元相位,设计了工作在通讯波段的可调透射式平面透镜。在通讯波段首次采用了将相位分布调控单元与控制调节单元相结合的设计思路,进一步降低了可调平面透镜的设计以及加工的复杂度。设计的平面透镜不仅有着达到衍射极限的超高的分辨率,同时通过调节GST的状态,平面透镜的功能也可以在两种状态之间来回切换。在目标波长1.55微米处,非晶态下的聚焦效率与晶态下的聚焦效率之比高达16倍,可以达到类似开关的效果。同时该可调平面透镜在1.49微米至1.65微米的整个波段范围内都可以正常工作,并拥有良好的鲁棒性,拓展了其应用范围。（3）在通讯波段利用相变材料GST的两种状态设计不同的相位调控单元,使其只对各自对应的关键波长进行调控,而相互之间几乎不产生任何影响。然后利用平面透镜相位分布原理,通过灵活的设计,将不同类型的相位调控单元通过分象限方法整合排列到同一个平面透镜中,实现该平面透镜对多个波长的同时操控,共设计了四种不同功能的可调平面透镜（本文中只展示了对1.55微米和1.31微米两个波长的调控,相同的设计方法也可以根据需要用在其他波长处）。同时,通过对相变材料的人为调控,设计的平面透镜在单波长或多波长的入射条件下都可以实现各种不同的光学表现,使其在径向剪切干涉技术、空间波分复用、三维成像、光学动态编码等领域都具有一定的应用价值。（4）首次设计了应用于中红外波段的动态可调平面透镜阵列。相比于微透镜阵列,动态可调平面透镜阵列单个子孔径尺寸更小,从而拥有更高的切割精度,同时其单个子平面透镜的精度也优于微透镜,展现了其优异的光学性能与巨大的应用潜力。基于相变材料GST的平面透镜阵列在4.5微米至5.2微米整个波段范围内的聚焦效率保持在50%以上,在目标波长4.6微米处的聚焦效率更是高达80.2%。通过调节平面透镜不同子孔径的状态,该平面透镜阵列在焦平面上可以显示不同的光学图案,借助于相变材料的超高速调节特性,该动态可调平面透镜阵列有望被应用于超高速超高精度动态显示领域。另外,由于单元结构的特殊设计,使其可以在不同状态下操控不同偏振态的入射光,该平面透镜阵列可以同时实现成像透镜与透明介质的功能,可以被应用于虚拟现实和增强现实等前沿领域。而基于相变材料VO2的平面透镜阵列则在介质态与金属态之间转化时有超强的效率调节能力,调节幅度可达66倍,进一步增强了开关的效果。
陈文军[7]（2020）在《重离子治疗装置的准直关键技术研究与应用》文中指出重离子治疗装置是由中国科学院近代物理研究所研制的中国第一台拥有自主知识产权的医用重离子加速器。重离子治疗装置打破了发达国家对大型高端医疗器械的市场垄断,已经由研究阶段转向市场产业化。国产重离子治疗装置同步环周长仅为50余米,其高能输运线（HEBT）的高差达19米,是目前同类装置中最为紧凑也是高差最大的治疗装置,其元件结构复杂、安装空间狭小、安装工期紧迫、所有关键元件都要求亚毫米量级精度安装。由于其作为医疗器械的特殊性和设计结构的紧凑性,产业化后的重离子治疗装置对准直安装的精度和效率都有更高的要求,准直测量作为一项贯穿于重离子治疗装置建造始终的关键技术,将面临着严峻的挑战。本论文以在建的重离子治疗装置为研究基础,以提升装置安装元件的准直精度、提高准直安装的效率为研究目标,通过对准直精度影响因素的分析研究,以及对准直方法的优化和准直技术的创新,提高了重离子治疗装置元件的准直精度和准直安装效率。论文的主要研究成果及创新包含以下几个方面:1.通过对磁场测量系统的设计结构、测量原理及定位要求的研究,借助于激光跟踪仪等高精度测量仪器与光学仪器的联合测量,提出了一套基于磁铁标定数据的磁场测量定位准直方法,将所有测磁元件在短时间内以优于±0.1mm的精度准直到位,经过验证,准直结果满足了高精度磁场测量系统的定位要求,同时也提高了测磁定位的效率。2.基于对加速器元件的准直精度与束流动力学的关系分析,和对影响其准直精度的因素研究,通过多种途径控制激光跟踪仪的测量误差,及对附有约束条件的控制网测站加权平差等方法,提升了三维控制网的测量精度。针对同步环磁铁轨道的平滑测量,提出了“一站式全覆盖测量”准直同步环磁铁的方法,使同步环所有磁铁准直相对中误差值达到了0.05mm,有效减小了同步环的闭轨,提升了同步环的束流品质。在大高差的HEBT竖向安装磁铁准直工作中,根据磁铁的现场安装姿态构建了异态安装磁铁的标定数据转换模型,克服了垂直终端元件安装时由于标定姿态和安装姿态的不同向而带来的困难,有效地提高了准直安装的工作效率。3.在重离子治疗装置的束诊元件的安装准直工作中,研究了一种使用关节测量臂和准直望远镜内、外组合标定,使用激光跟踪仪精确上线安装的束诊元件准直方法,成功将真空室内部的束诊元件中心转换为真空室的外部标定,克服了传统的真空管道内部元件无法高精度数字化准直的难题。通过多类测量系统联合测量,做到了束流诊断元件在真空室内的精确标定和精密安装,有效地提高了束诊元件对加速器的束流测量精度。4.基于双相机近景摄影测量技术,结合激光跟踪仪三维控制网研究了一种高精度、非接触性的测量方法,用于重离子治疗患者放疗前的引导摆位和放疗过程中的实时靶区监控。通过激光跟踪仪三维控制网和数字摄影测量设备解析数学模型的搭建,使用双相机交会测量患者体表靶区的特征点,结合七参数解算模型,精确标定出患者肿瘤相对于等中心点的位置,完成患者在治疗过程中肿瘤位置相对于治疗等中心点的六自由度参数实时监测。通过双相机近景摄影测量患者摆位系统的设计,引导患者进行摆位和摆位验证,提升患者的摆位可靠性和效率。通过双相机近景摄影测量患者监测系统的设计,在患者治疗过程中通过监测患者体表的编码特征点,建立超差预警机制,保证患者在治疗过程中的辐照精准度,避免正常组织受到辐射,进而可以提升患者的治疗效果。通过上述准直关键技术的研究,解决了重离子治疗装置各种准直安装的技术难题,以上研究内容绝大部分都在武威重离子治疗中心装置和兰州重离子医院装置得以应用。通过工程的实际验证,上述准直技术有效地提高了重离子治疗装置的准直安装效率,缩短了安装工期,关键元件的各向安装误差均优于物理精度要求。武威重离子治疗中心装置已完成临床实验并投入使用;兰州重离子医院装置也开始束流调试,所有束流参数均好于设计目标,这也是对重离子治疗装置准直关键技术的最好验证。
杜爽[8]（2020）在《液晶透镜自动对焦技术优化研究》文中提出清晰锐利的图像对图像的识别、图像的分割、图像的分类等后期图像处理的成功至关重要,自动对焦技术是系统获得清晰锐利图像的必要条件被广泛认为是光学成像系统的核心技术之一。成像系统的小型化、智能化已成为趋势,液晶透镜自动对焦系统功耗低、无机械移动、价格便宜等特点使得成像系统的进一步小型化成为可能。当前基于聚焦深度对焦技术的液晶透镜自动对焦方法主要存在以下三个问题,第一,液晶透镜有限的光焦度范围限制了液晶透镜成像系统的对焦范围,第二,由于液晶透镜仅对非寻常光进行调制的性质,液晶透镜对焦系统通常与偏振片配合使用以去除寻常光对对焦结果的干扰,偏振片的存在降低了成像系统的光通量并限制了液晶透镜对焦系统的进一步小型化,第三,由于液晶透镜通光孔径与变焦速度成反比,常用液晶透镜变焦速度较慢,应用聚焦深度对焦技术的液晶透镜对焦系统对焦速度慢无法适用于对对焦速度要求较高的应用场景。本文通过调节液晶透镜成像系统的初始对焦距离使得液晶透镜成像系统能对整个场景成像,通过将液晶透镜无偏成像技术引入对焦系统去除了偏振片使得系统结构更加简洁,通过研究基于模糊量的离焦深度对焦法提升了液晶透镜自动对焦系统的对焦速度。论文首先分析了课题的研究背景及意义,介绍了液晶透镜和自动对焦技术的发展历史及现状以及当前液晶透镜对焦系统的光学结构以和自动对焦原理,并对具有代表性的图像预处理技术,对焦评价算子以及反馈搜索算法进行了详细介绍,最后分析了当前液晶透镜对焦系统中存在的问题。其次本文分析了初始对焦距离对液晶透镜对焦系统对焦范围的影响,介绍了液晶透镜无偏成像技术并在原基础上进行改进降低了图像噪声,将无偏成像技术应用于液晶透镜自动对焦系统去除了偏振片使得对焦系统更加简洁。分析了无偏成像技术对对焦评价函数（Absolute Tenengrad）的影响并利用多幅图平均去噪算法以及图像预处理改进对焦结果。最后结合液晶透镜小孔径、大景深特点对当前聚焦深度对焦法反馈搜索步长进行优化。最后本文介绍了液晶透镜基于模糊量的离焦深度获取原理,针对深度图的稀疏性质提出了自适应高斯插值算法。接着结合液晶透镜光焦度特性以及深度图提出基于光焦度电压拟合的深度对焦方法并对其精度进行分析。最后对基于模糊度的离焦深度对焦系统精度进行分析,并结合其特点利用聚焦深度对其结果进行修正。
安康[9]（2020）在《焊缝外观的自动检测及质量评估方法研究》文中提出焊接作为一种发展比较成熟的材料成型工艺,一直以来广泛应用于汽车、航空航天、机电设备制造、石油化工等众多领域。为了保证焊接产品的使用安全,往往需要在焊后对焊缝的外观质量进行一定的检测与评估。到目前为止,上述过程主要依赖于有检测经验的专业人员通过目测或使用焊缝检测尺等测量工具来实现。这种人工检测方法不但效率较低,而且检测精度很大程度上依赖于检测者自身的素质和能力,具有较大的主观性。随着对产品焊接质量要求的不断提高,传统的外观检测手段已无法满足现代焊接生产的需求,自动化、智能化的焊缝外观质量检测与评估已经成为行业发展的必然趋势。本文根据对接焊缝和角焊缝的结构特点,开发了基于二维激光测距传感器的焊缝外观质量检测与评估系统,可对一定尺寸的对接焊缝或角焊缝的外观质量实现非接触、高精度、智能化的检测与评估。检测装置由工业计算机、伺服电机、电机驱动模块、二维激光测距传感器等部分组成。检测软件主要包括运动控制、检测控制、几何尺寸定量计算、外观质量评估等模块。检测过程中,伺服电机在工业计算机的控制下带动二维激光测距传感器对被测焊缝的表面进行非接触式扫描,以轮廓线为单位获取焊缝表面的几何信息,通过系统内置的专用算法对焊缝表面的轮廓数据进行处理,自动计算焊缝熔宽、余高、角变形量等几何参数,并提取咬边、焊瘤、烧穿等表面缺陷信息,最终依照相关焊接质量标准对被测焊缝的外观质量进行定量化评估。为满足实际工程应用需求,本文系统研究了传感器重复精度、被测焊缝的表面状态、检测时试件的倾斜程度、算法参数的设置等因素对检测精度的影响及解决措施。试验结果表明,对于焊缝的宽度及余高等外观参数,检测精度最高可达0.1mm;对于焊接角变形量,检测误差最高可控制在1°以内。为提高检测精度,应保证检测环境的稳定性,避免环境光线对传感器所发射的激光造成干扰,保持传感器投光面和受光面的表面清洁,尽量将被测焊缝水平放置,并根据需要合理地设置距离阈值L等算法控制参数。焊缝轮廓检测结果表明,本文所提出的焊缝外观质量检测与评估方法能够稳定实现对接焊缝和角焊缝外观质量的智能化检测与评估,获得比较精确的检测结果,对于改进焊接工艺、提高焊缝质量具有较大的现实意义。
胡志强[10]（2020）在《基于机器视觉的激光切割质量检测及评价研究》文中研究指明激光切割是当前激光加工中应用最为广泛的激光加工工艺,激光切割质量,尤其是切割断面的粗糙度将直接影响工件后续的深加工,并最终决定产品的性能和质量。随着工业的发展、科技的进步和新的加工工艺的应用,对各种零部件的精度要求也越来越高,因此对激光切割质量检测的需求也越来越广泛。目前激光切割质量的检测方法有传统的人工检测和传感器检测,现有检测方法存在以下问题:第一,人工检测需要具备相关专业知识的人员进行观测或测量,效率低;第二,传统的传感器检测通常采用声光传感器,存在成本高、精度低、无法定量测量等局限性。机器视觉是一种以图像处理技术为基础的非接触式检测方法,具有易操作、高效率、高柔性、高自动化等特点;而且机器视觉能快速获取大量信息,易于实现信息集成,是实现设备智能化的基础技术之一。本文针对上述问题进行了研究,首先在对激光切割实验研究的基础上,确定了激光切割质量的评价指标-切割下缘的粗糙度,机器视觉的监测对象-激光切割火花簇;然后在搭建的视觉检测平台上,完成了摄像机的标定、火花簇图像分割和火花簇图像特征的提取;最终,结合已获取的激光切割信号量化特征和质量评价指标,采用统计学方法,建立了激光切割质量视觉检测数学模型,实现了基于机器视觉的激光切割质量检测及评价,对保证切割质量、提高生产效率、优化激光切割工艺参数和设备的智能化具有重要意义。本文主要的研究工作和成果如下:（1）在对激光切割质量特征分布实验研究和理论研究的基础上,提出以激光切割下缘粗糙度为切割质量评价指标,以火花簇射视觉特征信号为监测对象,进而建立以粗糙度为因变量,以视觉特征信号为自变量的定量检测及评价切割质量的方法。（2）为获取有效视觉信号,搭建旁轴视觉检测平台,针对由于摄像机安装和镜头畸变引起的误差,通过建模分析完成单目摄像机标定;为抑制数字图像采集传输过程中的噪声干扰,研究图像滤波算法并进行实验验证,选取适宜的滤波方法。（3）针对激光切割火花簇射图像特征和工业现场复杂环境,高亮发光体图像易受光晕噪声干扰,提出一种基于颜色和小波纹理的多尺度火花簇图像分割算法。该算法首先对摄像机采集的RGB图像进行Daubechies三级小波分解和RGB颜色空间到HSV颜色空间的转换,采用小波高频分量描述纹理特征,HSV颜色模型的H通道和V通道描述颜色特征;构建颜色-纹理特征矩阵,为提高算法的运算速度,将矩阵元素采用分块法压缩,并在压缩尺度空间进行K-means初始聚类分割;通过计算梯度角和模值,实现压缩尺度空间分割结果的边缘检测,并映射至原始尺度空间以构建特征矩阵;以初始聚类中心为局部聚类中心,再次用Kmeans聚类法进行精确分割,获取原始尺度下的图像分割结果。实验结果表明该算法能够实现激光切割火花簇射图像的准确有效分割。（4）为定量描述激光切割火花簇射信号特征,通过对火花簇建模分析,解算出具有鲁棒性的视觉信号特征描述子,提出一种激光切割火花簇射信号特征提取算法。该算法首先利用改进的连通域标记算法实现火花簇焰心、核心喷射和最大喷射连通区域的标记,利用主成分分析和快速凸包算法,根据建立的图像几何模型计算出火花簇射角度和出口处最高亮度的灰度矩,获取机器视觉监测对象的定量描述。实验结果表明,该算法提取的火花簇射信号特征具有旋转、平移、尺度不变性,相对误差很小,基于此信号特征描述能够实现激光切割质量的定量检测和评价。（5）通过不同工艺参数的激光切割火花簇射行为视觉检测实验研究和切割面质量（粗糙度）实验研究,揭示了激光切割质量与火花簇射视觉信号特征之间的对应关系。在一定工艺参数范围内,随切割速度变化,火花簇最高亮度区域灰度矩呈倒U形曲线变化,火花簇最高亮度区域灰度矩最大时,对应切割下缘粗糙度最小,此时火花簇偏角接近垂直,切割速度为最佳速度。（6）通过采用统计学分析手段,基于机器视觉和切割质量测量实验,利用改进的逐步回归法建立了激光切割质量视觉检测多元回归数学模型,提出了一种激光切割质量评价方法。实验结果表明,视觉质量检测模型预测结果误差很小,验证了数学模型的有效性和评价方法的可行性。本文利用先进的机器视觉技术,在一定工艺参数范围内实现了基于机器视觉的激光切割质量的检测与评价,对缩短视觉检测算法研发、实时监控激光切割产品质量、提高生产效率、节约人工成本和激光切割设备的智能化具有重要理论意义和应用价值。该论文有图103幅,表17个,参考文献169篇。
二、光学透镜自动设计智能化的计算方法（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、光学透镜自动设计智能化的计算方法（论文提纲范文）
（1）高寒地区无砟轨道板温度及裂缝双参数检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的来源及研究的目的和意义 |
| 1.2 无砟轨道板温度检测技术研究现状 |
| 1.2.1 接触测温法 |
| 1.2.2 非接触测温法 |
| 1.3 无砟轨道板裂缝检测技术研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 本领域存在的科学问题或关键技术 |
| 1.5 本文的主要研究内容 |
| 第2章 高寒地区无砟轨道板红外测温系统研制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 红外测温系统主要技术指标及总体方案设计 |
| 2.2.1 测温系统主要技术指标 |
| 2.2.2 测温系统总体方案设计 |
| 2.3 红外测温系统探测器选型及信噪比计算 |
| 2.3.1 测温系统红外探测器选型 |
| 2.3.2 测温系统红外探测器信噪比计算 |
| 2.4 红外测温系统光学及电路系统设计 |
| 2.4.1 测温系统光学系统设计 |
| 2.4.2 测温系统放大电路设计 |
| 2.4.3 测温系统数据采集系统设计 |
| 2.4.4 测温系统下位机温控系统设计 |
| 2.5 红外测温系统上位机研制及应用程序设计 |
| 2.5.1 红外测温系统上位机研制 |
| 2.5.2 红外测温系统上位机程序设计总体方案 |
| 2.5.3 红外测温系统标定程序设计 |
| 2.5.4 红外测温系统测量程序设计 |
| 2.6 测温系统下位机与检测车连接结构设计及承载能力计算 |
| 2.7 红外测温系统标定用面源黑体研制 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 外场无砟轨道板红外测温技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 无砟轨道板红外测温模型研究 |
| 3.2.1 无砟轨道板红外辐射规律研究 |
| 3.2.2 无砟轨道板红外测温模型建立 |
| 3.2.3 红外测温精度影响因素研究 |
| 3.3 低温黑体波段辐射响应解析式研究 |
| 3.3.1 传统黑体波段辐射响应计算 |
| 3.3.2 低温黑体波段辐射响应解析式推导 |
| 3.3.3 低温黑体波段辐射响应解析式仿真研究 |
| 3.3.4 低温黑体波段辐射响应解析式验证实验 |
| 3.4 外场无砟轨道板高精度测温方法研究 |
| 3.4.1 外场无砟轨道板高精度测温方法原理 |
| 3.4.2 外场无砟轨道板高精度测温方法验证实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于单像元红外探测器的无砟轨道板裂缝检测技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于单像元红外探测器的无砟轨道板裂缝检测原理 |
| 4.2.1 无砟轨道板温度梯度模型研究 |
| 4.2.2 基于单像元红外探测器的裂缝检测场景构建 |
| 4.2.3 单像元红外探测器输出信号与裂缝宽度函数关系的构建 |
| 4.2.4 基于单像元红外探测器的裂缝宽度计算方法研究 |
| 4.3 基于单像元红外探测器裂缝检测原理的仿真研究 |
| 4.3.1 裂缝检测原理仿真研究数据准备 |
| 4.3.2 视场内存在裂缝时红外探测器输出信号变化 |
| 4.3.3 裂缝宽度与红外探测器输出信号变化量的关系 |
| 4.3.4 可检测裂缝宽度与红外探测器视场半径的关系 |
| 4.4 基于单像元红外探测器裂缝检测原理的实验验证 |
| 4.4.1 裂缝检测原理验证实验装置及方法 |
| 4.4.2 裂缝检测原理验证实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 高寒地区无砟轨道板红外测温系统实验及不确定度分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 红外测温系统响应速度验证实验 |
| 5.3 红外测温系统环境温度适应性验证实验 |
| 5.4 红外测温系统不确定度分析 |
| 5.4.1 红外测温系统A类不确定度分量评定 |
| 5.4.2 红外测温系统B类不确定度分量评定 |
| 5.4.3 红外测温系统合成不确定度 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）智能化工业机器人视觉系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 工业机器人视觉系统 |
| 1.2.1 图像采集单元 |
| 1.2.2 信息处理单元 |
| 1.2.3 执行单元 |
| 1.3 工业机器人视觉系统应用现状分析 |
| 1.3.1 工业机器人视觉系统应用分析 |
| 1.3.2 国外机器人视觉系统研究现状 |
| 1.3.3 国内机器人视觉系统研究现状 |
| 1.4 论文结构与研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 论文主要研究内容 |
| 1.4.3 论文章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 视觉系统成像原理 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 相机成像模型 |
| 2.2.1 成像过程建模 |
| 2.2.2 投影空间与齐次坐标 |
| 2.2.3 相机的内参与外参 |
| 2.3 相机畸变模型 |
| 2.3.1 径向畸变 |
| 2.3.2 切向畸变 |
| 2.3.3 畸变校正 |
| 2.4 相机标定 |
| 2.4.1 相机标定方法介绍 |
| 2.4.2 相机参数求解过程 |
| 2.5 参数优化 |
| 2.6 实验结果与分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于2D机器视觉的并联机器人分拣系统 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 分拣系统硬件组成 |
| 3.3 手眼关系变换 |
| 3.3.1 建立用户坐标系 |
| 3.3.2 目标重复判定 |
| 3.4 目标检测 |
| 3.4.1 图像预处理 |
| 3.4.2 特征提取 |
| 3.4.3 基于边缘质心距离的模板匹配方法 |
| 3.4.4 目标位姿 |
| 3.5 机器人目标抓取策略 |
| 3.5.1 数据通信格式设计 |
| 3.5.2 分拣程序流程设计 |
| 3.6 实验结果及分析 |
| 3.6.1 边缘检测结果分析 |
| 3.6.2 分拣结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于2.5D视觉引导的机器人定位系统 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 试验平台设计流程 |
| 4.2.1 平台硬件组成 |
| 4.2.2 试验平台工作流程 |
| 4.3 搭建2.5D视觉系统 |
| 4.4 实例目标检测 |
| 4.4.1 特征点的提取与表达 |
| 4.4.2 特征匹配差异分析 |
| 4.4.3 目标显着性区域划分 |
| 4.4.4 基于区域分布差异的特征匹配 |
| 4.5 机器人手眼关系模型 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.6.1 实例目标检测实验 |
| 4.6.2 机器人手眼标定实验 |
| 4.6.3 整体试验流程 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于双目视觉系统的机器人3D抓取应用 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 实验平台组成 |
| 5.3 双目立体视觉原理 |
| 5.3.1 视差深度原理 |
| 5.3.2 对极几何模型 |
| 5.3.3 立体校正 |
| 5.4 目标六自由度位姿估计 |
| 5.4.1 点对特征匹配 |
| 5.4.2 点云处理 |
| 5.5 机器人抓取实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结束语 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）基于形态特征滤波的激光焊缝跟踪图像处理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 线结构光视觉传感器标定的研究现状 |
| 1.3 焊缝图像处理技术的研究现状 |
| 1.3.1 焊缝图像滤波方法的研究现状 |
| 1.3.2 焊缝图像光条中心线提取方法的研究现状 |
| 1.4 论文的主要内容 |
| 第二章线结构光视觉传感器性能分析 |
| 2.1 线结构光视觉传感器光路分析 |
| 2.1.1 直射式结构的线结构视觉传感器光路分析 |
| 2.1.2 斜射式结构的线结构视觉传感器光路分析 |
| 2.2 线结构光视觉传感器的精度分析 |
| 2.3 线结构光视觉传感器的结构设计 |
| 2.4 线结构光视觉传感器各元器件的参数选型 |
| 2.4.1 工业相机的参数选型 |
| 2.4.2 线激光器的参数选型 |
| 2.4.3 光学镜片的参数选型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 线激光视觉传感器标定方法研究 |
| 3.1 相机标定部分 |
| 3.1.1 Harris角点检测算法 |
| 3.1.2 张正友相机标定法 |
| 3.2 线结构光平面标定部分 |
| 3.2.1 标定图像预处理方法 |
| 3.2.2 Steger中心线提取算法 |
| 3.2.3 线结构光平面标定 |
| 3.3 传感器标定方法验证与误差分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于形态特征的滤波方法研究 |
| 4.1 焊缝图像中的形态特征 |
| 4.1.1 激光条纹和中心线的形态特征 |
| 4.1.2 飞溅噪声的形态特征 |
| 4.1.3 焊缝图像中特殊的情况 |
| 4.2 形态特征滤波算法设计 |
| 4.2.1 算法的总体思路 |
| 4.2.2 反光噪声去除算法 |
| 4.2.3 形态特征判定算法 |
| 4.3 焊缝特征点判定算法设计 |
| 4.3.1 搭接和对接类型特征点判定算法 |
| 4.3.2 角接类型特征点判定算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验结果及误差分析 |
| 5.1 离线测试 |
| 5.2 焊接测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 创新点 |
| 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 |
| 学位论文评阋及答辩情况表 |
（4）智能工作面综采设备激光跟踪实时定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能综采工作面研究现状 |
| 1.2.2 煤矿工作面综采设备定位方法研究现状 |
| 1.2.3 激光跟踪定位技术研究现状 |
| 1.2.4 目标位置检测与跟踪控制方法研究现状 |
| 1.2.5 激光跟踪头结构误差校正方法研究现状 |
| 1.2.6 激光跟踪实时定位系统测量误差去噪方法研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 2 综采设备激光跟踪实时定位系统构建 |
| 2.1 综采设备协同作业过程分析 |
| 2.1.1 采煤工艺分析 |
| 2.1.2 综采工作面采煤机运行规律分析 |
| 2.2 综采工作面激光跟踪实时定位系统绝对坐标系建立 |
| 2.2.1 坐标原点确定 |
| 2.2.2 测量基准传递 |
| 2.2.3 测量基准重构 |
| 2.3 综采设备激光跟踪实时定位系统架构与方案 |
| 2.3.1 系统框架 |
| 2.3.2 系统方案 |
| 2.4 工作面激光跟踪器设计 |
| 2.4.1 方案设计 |
| 2.4.2 光路设计 |
| 2.4.3 光斑位置检测模块设计 |
| 2.4.4 激光跟踪头结构与测量模型 |
| 2.5 工作面激光跟踪器实验平台搭建 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 激光跟踪实时定位系统光斑位置检测与跟踪控制方法 |
| 3.1 系统跟踪控制方案与光学测量模型 |
| 3.1.1 系统跟踪控制方案 |
| 3.1.2 光学测量模型 |
| 3.2 四象限探测器光斑位置检测算法 |
| 3.2.1 目标反射器回波光斑检测 |
| 3.2.2 多段低次曲线拟合光斑位置检测算法 |
| 3.2.3 四象限探测器输出电压滤波算法 |
| 3.3 跟踪控制系统伺服控制策略 |
| 3.3.1 AC伺服系统全闭环控制 |
| 3.3.2 循环比较跟踪控制算法 |
| 3.4 四象限探测器输出电压自适应滤波算法 |
| 3.4.1 渐消记忆指数加权Sage-Husa时变噪声估值器 |
| 3.4.2 自适应滤波算法 |
| 3.5 工作面激光跟踪器目标跟踪实验 |
| 3.5.1 旋转跟踪实验台设计 |
| 3.5.2 跟踪速度和精度实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 激光跟踪实时定位系统跟踪头结构误差校正方法 |
| 4.1 基于数据驱动法的双轴振镜式激光跟踪头结构误差校正 |
| 4.1.1 结构误差产生机理 |
| 4.1.2 结构误差校正方法 |
| 4.1.3 结构误差校正数据集获取 |
| 4.2 基于小波核极限学习机的在线误差校正方法 |
| 4.2.1 基于极限学习机的数据驱动算法 |
| 4.2.2 核极限学习机误差校正算法 |
| 4.2.3 小波核极限学习机误差校正算法 |
| 4.2.4 实时校正算法设计 |
| 4.3 激光跟踪头结构误差校正精度验证方法 |
| 4.3.1 校正数据集与交叉验证 |
| 4.3.2 Circle测试数据集与精度验证方法 |
| 4.3.3 SinC数据集与精度验证方法 |
| 4.4 激光跟踪头结构误差实时校正算法性能验证 |
| 4.4.1 结构误差实时校正实验设计 |
| 4.4.2 不同核函数校正算法对比实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 激光跟踪实时定位系统测量误差去噪方法 |
| 5.1 综采工作面采煤机运动状态建模 |
| 5.1.1 采煤机目标跟踪运动模型建立 |
| 5.1.2 采煤机交互多模型目标跟踪算法 |
| 5.2 激光跟踪实时定位系统目标跟踪滤波算法 |
| 5.2.1 贝叶斯框架下的高斯近似滤波 |
| 5.2.2 球面-径向容积准则 |
| 5.2.3 HCKF滤波算法 |
| 5.3 激光跟踪实时定位系统AHCKF目标跟踪滤波算法 |
| 5.3.1 STF滤波算法实现 |
| 5.3.2 次优无偏MAP噪声估值器 |
| 5.3.3 AHCKF滤波算法 |
| 5.4 激光跟踪实时定位系统测量误差去噪仿真 |
| 5.4.1 采煤机激光跟踪定位误差滤波仿真 |
| 5.4.2 仿真结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 综采设备激光跟踪实时定位系统模拟实验 |
| 6.1 综采工作面激光跟踪定位实验系统搭建 |
| 6.2 激光跟踪实时定位系统跟踪距离实验 |
| 6.3 刮板输送机推移曲线测量实验 |
| 6.3.1 推移曲线全站仪测量实验 |
| 6.3.2 推移曲线激光跟踪定位实验 |
| 6.3.3 刮板输送机推移曲线误差对比分析 |
| 6.4 综采工作面全长跟踪定位误差估计 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者在攻读博士学位期间取得的成果 |
| B.攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| C.攻读博士学位期间的获奖 |
（5）基于机器视觉的定位及缺陷识别智能检测技术研究与应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 基于机器视觉的智能检测技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于机器视觉智能化定位技术应用的研究现状 |
| 1.2.2 基于机器视觉的光学元件表面缺陷智能检测应用的研究现状 |
| 1.2.3 基于深度学习的缺陷提取算法发展现状 |
| 1.3 本论文的主要研究内容及完成的工作 |
| 1.4 本论文的主要创新点 |
| 2 机器视觉定位系统研究及应用 |
| 2.1 相机模型及内参标定 |
| 2.2 特征点提取及匹配算法 |
| 2.3 PNP定位算法模型 |
| 2.4 定位系统设计及应用 |
| 2.4.1 定位系统方案设计 |
| 2.4.2 基于空间约束的特征点匹配及改进的RANSAC定位算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于深度学习的玻璃缺陷成像及分类检测技术研究 |
| 3.1 基于机器视觉的手机玻璃缺陷成像技术研究 |
| 3.1.1 基于多种成像场的玻璃表面缺陷成像方案设计 |
| 3.1.2 线阵相机成像模型及畸变校正 |
| 3.1.3 图像背景非均匀性分析 |
| 3.2 玻璃表面缺陷提取算法 |
| 3.2.1 玻璃表面缺陷提取预处理 |
| 3.2.2 缺陷分割及邻近分布合并算法 |
| 3.2.3 基于SVM的缺陷分类算法 |
| 3.3 基于深度学习的机器视觉智能检测分类方法研究 |
| 3.3.1 卷积神经网络概念及基本组成结构 |
| 3.3.2 传统神经网络 |
| 3.3.3 卷积神经网络基本组成 |
| 3.4 经典的分类卷积神经网络结构 |
| 3.5 并联残差分类网络设计 |
| 3.5.1 缺陷分类数据集建立 |
| 3.5.2 并联平衡残差网络结构 |
| 3.5.3 网络训练 |
| 3.5.4 网络训练环境 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于深度学习的微弱对比度缺陷图像分割算法研究 |
| 4.1 经典的语义分割卷积神经网络结构 |
| 4.2 缺陷分割数据集建立 |
| 4.3 网络结构设计 |
| 4.4 网络训练 |
| 4.5 训练环境 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 机器视觉智能检测实验结果及数据分析 |
| 5.1 电动汽车电池自动换取定位系统布局及实验结果 |
| 5.2 基于同轴平行成像与明场成像的玻璃表面缺陷检测系统实验布局 |
| 5.3 图像畸变校正、非均匀性校正实验结果 |
| 5.4 基于深度学习的缺陷分类实验结果及分析 |
| 5.5 基于深度学习的玻璃表面微弱缺陷提取实验结果及分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本论文完成工作总结 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间所取得的科研成果 |
（6）基于可控材料的平面透镜研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 可拉伸平面透镜 |
| 1.2.2 微机电系统（MEMS）可调平面透镜 |
| 1.2.3 基于液态金属的可调平面透镜 |
| 1.2.4 基于热光介质的可调平面透镜 |
| 1.2.5 基于石墨烯的可调平面透镜 |
| 1.2.6 基于相变材料的可调平面透镜 |
| 1.3 论文研究目标及思路 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 设计材料与研究方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数值计算方法 |
| 2.3 几何相位调控 |
| 2.3.1 几何相位原理 |
| 2.3.2 基于几何相位的不可调平面透镜 |
| 2.4 传输相位调控 |
| 2.4.1 传输相位原理 |
| 2.4.2 基于传输相位的不可调平面透镜 |
| 2.5 相变材料调控 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于相变材料的近红外可调平面透镜 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 设计方法 |
| 3.2.1 单元结构设计 |
| 3.2.2 平面透镜设计 |
| 3.3 平面透镜调控效果 |
| 3.3.1 平面透镜开关调控效果 |
| 3.3.2 平面透镜连续调控效果 |
| 3.4 平面透镜宽带特性与鲁棒性 |
| 3.4.1 平面透镜宽带特性 |
| 3.4.2 平面透镜鲁棒性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 多波复用多焦点可调平面透镜 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 单元结构设计方案 |
| 4.2.1 单元结构U_1 |
| 4.2.2 单元结构U_2 |
| 4.3 单波长波分复用可调平面透镜 |
| 4.3.1 单波长径向多焦点可调平面透镜 |
| 4.3.2 单波长纵向多焦点可调平面透镜 |
| 4.4 多波长波分复用可调平面透镜 |
| 4.4.1 多波长径向多焦点可调平面透镜 |
| 4.4.2 多波长纵向多焦点可调平面透镜 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 中红外动态可调平面透镜阵列 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相变材料GST可调平面透镜阵列 |
| 5.2.1 材料与设计方法 |
| 5.2.2 可调平面透镜阵列 |
| 5.3 VO_2平面透镜阵列 |
| 5.3.1 单元结构设计 |
| 5.3.2 VO_2可调平面透镜阵列调控效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文的主要研究内容 |
| 6.2 论文的主要创新点 |
| 6.3 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）重离子治疗装置的准直关键技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 重离子放射治疗技术介绍 |
| 1.2.1 重离子治疗的原理及优势 |
| 1.2.2 重离子治疗技术的发展 |
| 1.3 国内外重离子治疗装置准直现状 |
| 第2章 重离子治疗装置准直测量的相关理论及技术 |
| 2.1 准直测量的误差理论 |
| 2.1.1 测量方法的分类 |
| 2.1.2 误差来源 |
| 2.1.3 测量误差的分类 |
| 2.2 测量误差的合成 |
| 2.3 粒子加速器的精密准直测量理论与技术 |
| 2.3.1 准直测量的控制网理论 |
| 2.3.2 粒子加速器的误差效应 |
| 2.3.3 加速器元件准直的七参数转换模型 |
| 2.4 粒子加速器准直测量技术的发展 |
| 2.4.1 粒子加速器精密测量仪器的发展 |
| 2.4.2 激光跟踪仪测量系统介绍 |
| 2.4.3 重离子治疗装置测量仪器介绍 |
| 2.4.4 粒子加速器准直技术的发展 |
| 第3章 重离子治疗装置磁场测量系统准直技术研究 |
| 3.1 重离子治疗装置磁场测量系统简介 |
| 3.2 重离子治疗装置磁铁元件的标定 |
| 3.2.1 二极磁铁的标定 |
| 3.2.2 多极磁铁的标定 |
| 3.3 重离子治疗装置磁场测量系统定位准直方法的研究与应用 |
| 3.3.1 HALL测磁系统的定位准直方法研究 |
| 3.3.2 长线圈积分测量系统的定位准直方法研究 |
| 3.3.3 谐波测量系统定位准直方法研究 |
| 3.4 重离子治疗装置磁场测量系统准直结果分析和讨论 |
| 第4章 重离子治疗装置现场安装准直技术的研究及应用 |
| 4.1 重离子治疗装置安装准直精度要求及误差分配 |
| 4.1.1 重离子治疗装置各系统对安装准直的精度要求 |
| 4.1.2 基于准直精度要求的误差分配 |
| 4.2 重离子治疗装置三维控制网的测量与平差处理 |
| 4.2.1 三维测量控制网的布设与优化 |
| 4.2.2 三维控制的测量 |
| 4.2.3 三维控制网平差及精度评定 |
| 4.3 重离子治疗装置LEBT的准直技术研究与应用 |
| 4.3.1 回旋加速的安装准直技术 |
| 4.3.2 源束线的准直技术 |
| 4.4 重离子治疗装置同步环的准直技术研究与应用 |
| 4.4.1 同步环准直精度的影响因素分析 |
| 4.4.2 提升同步环准直精度的方法 |
| 4.4.3 束诊元件的标定与准直安装 |
| 4.4.4 同步环元件相对位置平滑测量及精度分析 |
| 4.5 重离子治疗装置HEBT的准直技术研究与应用 |
| 4.5.1 异态安装磁铁的标定及预准直 |
| 4.5.2 HEBT元件的准直方法 |
| 4.6 重离子治疗装置治疗终端元件的准直技术研究与应用 |
| 4.6.1 治疗终端物理治疗设备的准直 |
| 4.6.2 治疗终端治疗定位设备的准直 |
| 第5章 基于近景摄影测量的患者放疗摆位及靶区监测技术研究 |
| 5.1 国内外放射治疗患者摆位及监测技术现状 |
| 5.2 数字化近景摄影测量技术介绍 |
| 5.2.1 近景摄影测量的发展及测量原理 |
| 5.2.2 近景摄影测量的测量模式及特点 |
| 5.3 基于双相机近景摄影测量的患者放疗摆位及靶区监测技术研究 |
| 5.3.1 双相机近景摄影测量患者放疗前的摆位技术研究 |
| 5.3.2 双相机近景摄影测量患者放疗中的靶区监测技术研究 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文的主要工作总结 |
| 6.2 论文的创新点总结 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录:双相机近景摄影测量系统与激光跟踪仪测长对比数据 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（8）液晶透镜自动对焦技术优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 自动对焦技术研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 液晶透镜聚焦深度对焦系统 |
| 2.1 液晶透镜成像及聚焦深度法对焦原理 |
| 2.2 图像预处理 |
| 2.2.1 高斯滤波算法 |
| 2.2.2 双边滤波算法 |
| 2.2.3 引导滤波 |
| 2.3 图像清晰度评价函数 |
| 2.4 调焦搜索算法 |
| 2.4.1 遍历对焦法 |
| 2.4.2 中心扩展爬山调焦算法 |
| 2.4.3 任意位置爬山搜索算法 |
| 2.5 液晶透镜聚焦深度法中存在的问题 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 液晶透镜聚焦深度法对焦系统优化 |
| 3.1 对焦范围优化 |
| 3.2 液晶透镜无偏成像技术及其优化 |
| 3.2.1 液晶透镜无偏成像原理 |
| 3.2.2 液晶透镜无偏成像算法优化 |
| 3.3 无偏成像算法对对焦评价函数影响分析 |
| 3.4 对焦评价算子效果增强 |
| 3.4.1 无偏成像图像去噪 |
| 3.4.2 对焦区域预处理 |
| 3.4.3 实验结果 |
| 3.5 液晶透镜调焦搜索算法参数优化 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 液晶透镜离焦深度法对焦系统 |
| 4.1 深度获取 |
| 4.1.1 液晶透镜成像系统放大率不变 |
| 4.1.2 液晶透镜离焦深度获取原理 |
| 4.1.3 实验结果 |
| 4.2 深度图修复 |
| 4.2.1 最近邻插值法 |
| 4.2.2 双线性插值方法 |
| 4.2.3 MATTING LAPLACIAN保边插值算法 |
| 4.2.4 自适应高斯插值 |
| 4.3 ROI深度值选取 |
| 4.4 深度对焦 |
| 4.5 实验结果 |
| 4.6 深度对焦精度分析及优化 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（9）焊缝外观的自动检测及质量评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 焊缝外观检测技术发展现状 |
| 1.3 非接触式测量技术现状 |
| 1.3.1 激光全息干涉测量技术 |
| 1.3.2 光学三维测量技术 |
| 1.3.3 双目立体视觉测量技术 |
| 1.3.4 光电测量技术 |
| 1.4 焊缝外观质量检验与评估方法概况 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 焊缝外观检测系统软硬件设计 |
| 2.1 检测系统硬件结构 |
| 2.1.1 系统组成 |
| 2.1.1.1 二维激光测距传感器 |
| 2.1.1.2 伺服传动机构 |
| 2.1.1.3 工业计算机 |
| 2.1.2 系统工作原理 |
| 2.2 系统控制及检测软件设计 |
| 2.3 模拟焊缝检测标块制备 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 焊缝外观检测数据处理算法研究 |
| 3.1 数据处理算法的建立基础 |
| 3.2 轮廓曲线数据的获取 |
| 3.3 轮廓曲线的倾斜矫正 |
| 3.3.1 RANSAC算法基本原理 |
| 3.3.2 基于RANSAC的轮廓曲线倾斜矫正方法 |
| 3.4 轮廓曲线的焊趾特征点识别 |
| 3.4.1 实际轮廓曲线的拟合 |
| 3.4.2 基于RANSAC的焊趾特征点识别方法 |
| 3.5 焊缝外观参数的计算原理 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 焊缝外观检测的精度与误差分析 |
| 4.1 检测精度的影响因素 |
| 4.1.1 传感器精度的影响 |
| 4.1.2 试件表面状态的影响 |
| 4.2 焊缝外观检测的误差分析 |
| 4.2.1 焊缝的表面起伏引起的误差分析 |
| 4.2.2 焊缝的倾斜引起的误差分析 |
| 4.2.3 距离阈值L引起的误差分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 焊缝外观质量评估方法研究 |
| 5.1 焊缝外观质量评估系统 |
| 5.2 焊缝外观质量评估功能体系 |
| 5.2.1 焊缝外观参数的综合统计 |
| 5.2.2 焊缝表面轮廓的三维成像 |
| 5.2.3 焊缝外观质量的定量化评估 |
| 5.3 焊缝外观质量评估实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（10）基于机器视觉的激光切割质量检测及评价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的目的及意义 |
| 1.2 激光切割检测技术研究状况及进展 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 激光切割质量的分布特征分析与总体方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 激光切割原理 |
| 2.3 激光切割质量特征分布实验分析 |
| 2.4 激光切割质量特征分布理论分析 |
| 2.5 激光切割质量视觉检测及评价总体方案设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 激光切割火花簇信号采集与预处理算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 视觉检测系统搭建 |
| 3.3 摄像机标定 |
| 3.4 图像滤波算法 |
| 3.5 基于颜色与小波纹理特征的激光切割火花簇图像分割算法 |
| 3.6 实验结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 激光切割火花簇射信号特征提取算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 激光切割火花簇几何模型与特征解算 |
| 4.3 激光切割火花簇射图像特征表示与解算 |
| 4.4 图像连通区域标记算法 |
| 4.5 激光切割火花簇射特征信号提取 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 激光切割质量视觉检测及评价研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 激光切割质量检测实验方法 |
| 5.3 激光切割质量评价与火花簇射行为分类实验研究 |
| 5.4 激光切割视觉信号与切割质量相关性实验研究 |
| 5.5 激光切割视觉信号与质量相关性数学模型建立 |
| 5.6 激光切割质量视觉检测及评价方法 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学术论文数据集 |
四、光学透镜自动设计智能化的计算方法（论文参考文献）
- [1]高寒地区无砟轨道板温度及裂缝双参数检测技术研究[D]. 崔双龙. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [2]智能化工业机器人视觉系统关键技术研究[D]. 王诗宇. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021
- [3]基于形态特征滤波的激光焊缝跟踪图像处理方法研究[D]. 刘亚辉. 山东大学, 2021(12)
- [4]智能工作面综采设备激光跟踪实时定位方法研究[D]. 张武刚. 西安科技大学, 2020
- [5]基于机器视觉的定位及缺陷识别智能检测技术研究与应用[D]. 江佳斌. 浙江大学, 2020(02)
- [6]基于可控材料的平面透镜研究[D]. 白伟. 中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所), 2020(08)
- [7]重离子治疗装置的准直关键技术研究与应用[D]. 陈文军. 中国科学院大学(中国科学院近代物理研究所), 2020(01)
- [8]液晶透镜自动对焦技术优化研究[D]. 杜爽. 电子科技大学, 2020(01)
- [9]焊缝外观的自动检测及质量评估方法研究[D]. 安康. 吉林大学, 2020(08)
- [10]基于机器视觉的激光切割质量检测及评价研究[D]. 胡志强. 中国矿业大学, 2020(04)