一、投影仪的主要技术指标（论文文献综述）
王忠,胡栋,孙志忠,应义斌[1]（2021）在《空间频域成像在农产品品质检测中的应用现状与展望》文中进行了进一步梳理空间频域成像,作为一种新兴的光学成像技术,具备宽场非接触、成像深度辨析和有效信号增强等特点,能够提供与组织物理结构、化学成分相关的信息,被广泛应用于农产品组织光学特性表征和品质无损检测等领域。该文首先概述了空间频域成像技术的起源和发展,继而阐明了该技术的工作原理,包括光在生物组织中的传输理论与正向问题、测量与数据处理、逆向反演,然后描述了该技术的多种实施方式,如常规空间频域成像、多光谱空间频域成像、高光谱空间频域成像以及高频空间频域成像,并总结其在苹果、梨、桃等农产品组织光学特性表征和品质检测方面的应用现状,最后讨论了该技术面临的挑战,如测量双层/多层农产品组织光学特性时误差较大、测量深度局限于毫米级、缺乏标准化的光学参考样本、检测耗时较长等,以期为该技术在未来的研究提供参考。
颜永清[2]（2021）在《一种基于红外光场—摄像头的投影触控系统》文中进行了进一步梳理随着投影仪的便携化和智能化发展,很多传统的人机交互设备,如键盘、鼠标等,已经不再适用于智能投影仪[1]。为了解决人机交互的便携性,提供更新颖、更直接的交互方式,该文介绍了一套基于投影仪和红外摄像头、红外光场的桌面投影仪触控系统,使任意一个平面都具有触摸屏幕的功能,提供一个类似于手机触控的新颖的人机交互方式。系统使用摄像头检测红外光场的光斑变化,并通过算法转换为触控坐标,实现互动触控的目标。
申川川[3]（2021）在《纤维增强复合板缺陷响应特征及其在光-力学检测中的应用》文中进行了进一步梳理纤维增强树脂基复合材料已广泛应用于航空航天、轨道交通、能源等领域。在制造及服役过程中,由于环境温湿度、纤维预应力、固化温度等因素影响,会使得复合材料内部产生纤维褶皱、界面弱粘结、分层等随机缺陷,这些随机缺陷会降低复合材料结构强度以及承载能力,因此开展复合材料缺陷检测以及评价是其制造和服役环节的重要内容。光学非接触检测技术是一种涉及材料学、力学、光学等多领域、多学科的交叉技术,目前在应用该技术时存在缺乏理论指导、过度依赖经验、难以解释特殊检测结果等问题。如何设计有效的检测方案使得不同类型缺陷可以通过可靠的光学测量方法检测出来,就需要从力学角度出发预测含缺陷结构的力学行为。本文开展了纤维增强复合材料板褶皱及弱粘结缺陷响应特征及其在光-力学检测中的应用研究,主要研究内容和结论如下:（1）分别基于两步均匀化技术和渐近均匀化方法建立了纤维褶皱及弱粘结缺陷细观力学模型,进而通过开发有限元计算程序实现了两类缺陷力学模型的有限元算法植入。研究表明:褶皱缺陷会造成纤维方向等效弹性模量减小,并使得铺层厚度方向的等效弹性模量增加;弱粘结缺陷会弱化所有方向的材料刚度系数,且随着界面结合强度的降低,Ex降低幅度有限,而Ez会降低至0。（2）建立了考虑缺陷严重程度不均匀性及其空间随机分布的复合材料结构力学响应测试方法,预测了含随机褶皱或弱粘结缺陷纤维增强复合板的力学响应行为,缺陷在不同加载方式下的特征响应为开展复合材料缺陷光-力学检测提供了理论指导,包括加载方式、载荷大小、测量方式以及测量值的预估计等。由于计及了不均匀缺陷的随机分布,程序多次运行后可在缺陷参数和构件响应之间建立量化关系,为考虑缺陷分散性的复合材料结构设计提供理论基础。（3）基于缺陷的特征响应建立了复合板褶皱及脱粘缺陷光-力学检测方案,提出了基于数字光栅投影测量技术获取离面位移的三维点云重构算法。研究表明:在微小拉伸载荷下,数字光栅投影测量技术能够很好地捕捉褶皱或脱粘缺陷引起的层合板离面位移突变现象,并可依据位移场的分布情况判断缺陷的不均匀分布以及严重程度。由于采用三维点云重构算法来处理点云数据,该方法可减小物体表面质量及刚体位移对测量结果的影响,具有全场检测、测量信息丰富、测量精度较高等优点。
葛家蔚[4]（2021）在《基于投影点云三维视觉轮廓测量技术研究》文中研究说明
谢雨林[5]（2021）在《基于偏振光的结构光三维测量技术稳定编码方案研究》文中进行了进一步梳理三维测量技术是一种广泛用于工业检测、文物保护、虚拟现实等领域的基础性技术,例如汽车质量检测、远程看房等。其中,结构光测量方法由于其精度较高、实现较易、无需接触被测物体表面,是目前进行三维测量方法的主流方法之一。目前,结构光测量系统的具体实现方法较为多样,但大多都是在测量环境较为理想的区域内进行的。随着结构光测量的应用逐渐从固定环境下的工业检测发展为如在不可控环境中的测量,测量环境、待测物体表面的光学性质都变得越来越复杂。如何在实际的测量环境中降低测量误差、保证测量系统的稳定性成为了结构光测量系统发展的重要方向之一。被测物体表面的光学特征不理想、环境因素的干扰、测量设备本身的结构缺陷等都会对测量造成影响,令测量误差增大甚至使得测量完全无法进行。目前学者对于结构光测量的研究大多是利用光强度来作为信息传递通道。但是,光线的强度在传递的过程中较易受到环境、物体表面的光学性质的影响,最终使得相机侧获取到的结构光编码数据难以解码。而光的偏振属性提供了一条额外的信息传递通道。相比于光强,光的偏振性质在复杂环境中具有更好的稳定性。所以,本文提出了将结构光的编码信息嵌入在光的偏振性质中,并且从光的偏振性质中可以提取结构光编码信息信息的结构光测量编码方法。本文提出了两种结构光测量的编码方案来提高测量的稳定性。一是基于偏振态的结构光编码技术,通过分析光线的偏振态在结构光测量系统中的传输特性,并将结构光的编码信息编码在偏振光的偏振参数之中,提高结构光测量系统的稳定性、减小了结构光测量系统中相机离焦产生的影响。二是彩色-偏振态结构光联合编码方法。通过在光线的颜色与光线的偏振态之间建立联系,能够利用灰度相机来解算彩色结构光编码,使得彩色相机所固有的硬件误差,即色彩串扰与色彩滤镜的影响得以消除。另外,通过特别设定该编码技术中光线的偏振态分布,能够降低投影光线在空气中散射带来的影响,使得结构光的均匀性得以提升。
张力文[6]（2021）在《基于计算鬼成像的深度神经网络方法研究》文中进行了进一步梳理计算鬼成像通过散斑图案和对应总光强的关联计算进行成像。根据对包含散斑图案空间信息的参考臂和仅包含待成像物体信息的物臂进行关联计算从而得到目标物体。计算鬼成像因其特有的成像方式,在含大噪声和弱光条件下具有一定的优势。但其仍就存在着一定的弊病,首要问题就是低采样率下的鬼成像重建效果不如预期。本论文讨论了基于计算鬼成像的深度神经网络方法研究,从多个角度,运用多种深度神经网络机制对计算鬼成像重建进行讨论。本文分别完成了基于Dense Net多尺度融合的计算鬼成像重建,基于CGAN（Conditional Generative Adversarial Nets）的计算鬼成像重建和基于 convGRU-U-Net的计算鬼成像重建,并对成像结果进行分析。具体来讲,本文完成了以下研究工作:1、提出了基于Dense Net多尺度融合的计算鬼成像重建算法。首先,通过传统计算鬼成像重建方法恢复出低采样率下的重建结果;将得到的低采样结果作为网络的输入,利用Dense Net网络进行特征提取;将提取到的不同尺度下特征通过像素级空间注意力机制进行特征融合;将融合特征作为重建网络输入,得到最终的重建结果。在仿真测试实验中,该方法可以对10%采样率的重建结果进行较好的恢复。同时,在真实环境中进行了分析验证,说明了该算法的实用性。2、提出了基于CGAN的计算鬼成像重建算法。首先,通过传统计算鬼成像恢复出低采样率下的重建结果;然后针对生成器和辨别器进行训练,与其他神经网络训练方法不同,该算法由辨别器控制生成器中的参数,辨别器中还添加了 critic机制对其参数进行限制。相较于一般GAN网络,此算法还在生成器中添加了额外的损失函数来保证生成器的生成效果向真值图像逼近;最后,通过仿真数据和真实数据的重建结果作为网络的输入,在5%采样率下得到较好的重建结果,验证该算法的可行性和有效性。3、提出了基于convGRU-U-Net的计算鬼成像重建算法。首先,将投影图案序列和对应的桶探测器值序列作为网络的输入,通过convGRU网络对目标物体进行重建。其中,convGRU循环次数,即convGRU网络中convGRU神经元的个数为鬼成像的采样次数。然后,将convGRU网络得到的结果输入到U-Net网络中对重建后的图像进行增强,得到最终的重建结果。本算法在采样率为3.12%时,通过仿真数据和真实数据可以得到较好的重建结果,并通过非手写字内容作为测试图像,证明了该算法的泛化性。
刘洋[7]（2021）在《基于线性光源的三维测量系统技术与研究》文中研究说明进入新世纪以来,随着我国工业生产能力的不断增强,在机械制造、航空航天等领域对非规则零件测量和加工精度的要求也在不断提高。因此三维测量技术迎来了蓬勃发展的时机。其中基于结构光的三维测量技术备受青睐,不断有市场化的产品被开发出来。然而现有的结构光三维测量系统开发使用成本高,体积大。而且在保证时间效率的同时如何提高相位展开精度和量程依然是制约测量系统发展的难题。针对这些问题,本文设计了一种基于线性光源的三维测量系统装置,并深入研究了基于单帧光栅图像的相位提取和相位展开技术,实现了一种低成本、较高精度、大量程、且满足同一视场下多目标测量的结构光三维测量系统。本文主要研究成果如下:1、针对传统基于面结构光三维测量系统体积庞大成本高昂的问题,本文使用基于线性光源装置代替传统结构光测量系统中的投影仪产生投影光栅,设计了可用于大范围深度测量的低成本、紧凑便携式三维测量装置。2、单帧光栅图像在相位提取过程容易受到不均匀背景分量的干扰,现有投影光栅背景分量去除方法在光栅图像背景分量不均匀时,存在去除效果差,影响重建精度的问题。针对该问题,本文通过实验发现复杂环境光下单个投影周期的背景分量变化均值小于1灰度,可作为常数处理;结合两次希尔伯特变换能有效去除信号直流分量且保持相位信息稳定的特性,提出一种自适应的分周期条纹背景滤除方法。该方法首先对投影光栅图进行峰值逐行提取,分割出逐个条纹周期;再对逐条纹周期分别进行两次希尔伯特变换,自动去除该周期内的背景分量,实现条纹背景分量的逐周期自适应去除。该方法能有效克服条纹投影图像背景分量不均匀的问题,实验结果表明,该方法相对于传统傅里叶轮廓术和经验模态分解方法可更好的消除投影光栅图非均匀背景分量的影响,能提高单帧光栅图像的测量精度。3、针对以往基于单帧图像的相位展开方法存在误差传播和测量深度有限的问题,提出了一种新的高精度大量程相位展开算法且能满足同一视场下多目标测量。该算法基于标准参考平面相位与被测目标包裹相位的几何约束,并且通过阈值分割和调制强度排序方法实现了不受深度限制的三维测量。实验表明,本课题提出的解相位算法与现有单帧相位展开算法相比,测量精度更高,能同时测量多个目标。并且测量深度不受几何约束限制,能精确测量有较大高度落差的目标。其模拟测量精度均方误差达到6.7?10-3rad,单帧图像（有效区域750piexl?750piexl）的处理时间为0.1083秒,真实测量误差优于0.15mm。
汤少靖[8]（2021）在《基于自适应条纹投影的高反光物体三维面形测量方法研究》文中进行了进一步梳理
陶陈凝[9]（2021）在《基于压缩感知的光谱成像系统和重构算法研究》文中研究说明光谱成像技术结合成像技术和光谱技术,同时获取具有目标物体空间和光谱信息的三维数据立方体。从图像的光谱数据立方体中可以获取每个空间像素的光谱曲线,也可以获得每个光谱通道的强度图像。基于光谱图像所提供的丰富信息,光谱成像技术在遥感、农业、生物、医学和军事等领域均具有重要的应用价值。区别于传统的采用空间或光谱扫描的光谱成像技术,基于压缩感知理论的光谱成像技术通过压缩采样、计算重构的方式实现了非扫描的高效率光谱成像。压缩光谱成像的技术关键在于压缩采样成像和压缩感知重构两个过程,其中压缩采样成像需要通过光学系统对目标物体的三维数据立方体进行空间和光谱维度的编码与混叠,而压缩感知重构则从成像结果中复原出光谱图像,采样和重构的过程共同决定了压缩光谱成像的采样效率和成像质量。本文围绕编码孔径压缩光谱成像和单像素压缩光谱成像这两种压缩光谱成像技术,结合压缩感知中的相干性理论,从光学系统和压缩重构算法两个方面开展研究。首先,本文提出了基于编码孔径快照式光谱仪（CASSI）和RGB联合成像的系统,及用于联合成像测量结果重构的前融合和后融合算法。CASSI和RGB联合成像的系统充分结合了 CASSI系统的在光谱维度高保真度的优势以及RGB成像的在空间维度高准确度的特点,相比于单独成像获取了更多有效信息。前融合算法通过合并联合成像系统的系统矩阵提升了压缩感知重构的效率,而后融合算法借助引导滤波提升了成像的光谱与空间分辨能力。然后,本文基于压缩感知理论中的相干性最小化原则,提出了使用RGB成像元件的双色散型结构的CASSI系统具有最低的相干性,引入Frobenius范数形式的感知相干性作为优化目标,通过遗传算法和梯度下降算法分别实现编码孔径和稀疏表示字典的优化。经过优化的RGB成像双色散型结构的CASSI系统具有非常高的压缩感知采样效率和光谱成像质量。并且,本文提出了基于颜色传感器的无透镜压缩单像素光谱成像系统,及基于相干性最小化的结构照明空间图案与稀疏表示字典的同时优化算法。在该系统中,分别使用结构照明和颜色传感器完成空间调制和光谱调制,实现了无透镜、低成本、高稳定性的光谱成像;而优化算法实现了结构照明图案与稀疏表示字典的相互适应,以充分利用光谱图像在光谱与空间维度的稀疏特性,提升重构光谱图像的质量。最后,分析了目前压缩光谱成像技术的不足,并展望了其发展前景,对未来压缩光谱成像技术的进一步研究工作提供了方向。
祁继辉[10]（2021）在《沉浸式投影系统的图像拼接校正技术》文中研究说明
二、投影仪的主要技术指标（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、投影仪的主要技术指标（论文提纲范文）
（2）一种基于红外光场—摄像头的投影触控系统（论文提纲范文）
| 0前言 |
| 1 系统框架 |
| 1.1 基础原理 |
| 1.2 硬件框架 |
| 1.3 红外激光发射器参数规格 |
| 1.3.1 红外激光发射器参数 |
| 1.3.2 红外激光发射器原理 |
| 1.3.3 激光器的注意事项 |
| 1.4 摄像头模组参数规格 |
| 1.4.1 摄像头参数 |
| 1.4.2 摄像头注意事项 |
| 2 算法原理 |
| 2.1 图像分析原理 |
| 2.2 算法原理 |
| 2.2.1 投射比 |
| 2.2.2 投影区间和手指区间 |
| 2.2.3 红外光场与投影面的平行程度 |
| 2.3 触控方案的难点 |
| 2.3.1 红外发射器的安装平整度 |
| 2.3.2 多点触控 |
| 2.4 触控方案的应用 |
| 2.4.1 系统界面操作 |
| 2.4.2 教育应用 |
| 2.4.3 游戏娱乐 |
| 2.4.4 厨房应用 |
| 3 结语 |
（3）纤维增强复合板缺陷响应特征及其在光-力学检测中的应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 复合材料性能分散性 |
| 1.2.1 组分性能 |
| 1.2.2 细观结构 |
| 1.2.3 宏观性能 |
| 1.3 纤维增强复合材料缺陷 |
| 1.3.1 纤维波纹 |
| 1.3.2 弱粘结及脱粘 |
| 1.3.3 孔隙 |
| 1.3.4 其他缺陷 |
| 1.4 褶皱及弱粘结缺陷检测研究进展 |
| 1.4.1 X射线检测 |
| 1.4.2 超声检测 |
| 1.4.3 红外热成像检测 |
| 1.4.4 光学检测 |
| 1.5 考虑褶皱及弱粘结缺陷的复合材料等效性能 |
| 1.5.1 纤维褶皱 |
| 1.5.2 弱粘结及脱粘 |
| 1.6 目前研究存在的问题 |
| 1.7 本文主要研究内容 |
| 1.7.1 课题来源 |
| 1.7.2 主要内容 |
| 1.7.3 技术路线图 |
| 2 褶皱及弱粘结缺陷细观力学模型研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 褶皱缺陷细观力学模型 |
| 2.2.1 几何描述 |
| 2.2.2 细观力学建模 |
| 2.3 弱粘结缺陷细观力学模型 |
| 2.3.1 问题描述 |
| 2.3.2 渐近均匀化方法 |
| 2.3.3 界面模型 |
| 2.4 力学模型算例分析 |
| 2.4.1 褶皱算例 |
| 2.4.2 弱粘结算例 |
| 2.5 缺陷模型有限元植入方法 |
| 2.5.1 有限元程序开发 |
| 2.5.2 缺陷模型有限元植入 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 含缺陷纤维增强复合板力学响应数值预测研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 单一褶皱缺陷复合板力学响应 |
| 3.2.1 模型建立 |
| 3.2.2 模型验证 |
| 3.2.3 响应特征 |
| 3.3 单一弱粘结缺陷复合板力学响应 |
| 3.3.1 仿真结果分析 |
| 3.3.2 界面粘结强度影响 |
| 3.4 随机缺陷的有限元植入方法 |
| 3.4.1 缺陷概率分布模型 |
| 3.4.2 随机褶皱有限元植入 |
| 3.4.3 随机弱粘结有限元植入 |
| 3.5 计及褶皱随机分布的层合板响应特征 |
| 3.5.1 数值模型 |
| 3.5.2 位移尺度 |
| 3.5.3 位移场分布 |
| 3.5.4 波纹比标准差影响 |
| 3.6 计及弱粘结随机分布的层合板响应特征 |
| 3.6.1 位移场分布 |
| 3.6.2 弱粘结分散性影响 |
| 3.7 缺陷特征响应与统计结果 |
| 3.7.1 特征响应 |
| 3.7.2 统计结果 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 缺陷特征响应在纤维增强复合板光-力学检测中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 缺陷光-力学检测方案 |
| 4.2.1 检测方案 |
| 4.2.2 实施方式 |
| 4.3 三维点云重构算法 |
| 4.3.1 点云坐标获取 |
| 4.3.2 离面位移提取 |
| 4.4 缺陷试样制备 |
| 4.4.1 层合板制备 |
| 4.4.2 引入褶皱 |
| 4.4.3 引入脱粘 |
| 4.4.4 缺陷参数 |
| 4.5 试验装置 |
| 4.5.1 试验过程 |
| 4.5.2 误差来源 |
| 4.6 检测结果分析 |
| 4.6.1 褶皱试样 |
| 4.6.2 脱粘试样 |
| 4.7 数字图像相关测量试验 |
| 4.7.1 误差来源 |
| 4.7.2 试验装置 |
| 4.7.3 检测结果 |
| 4.8 检测方案讨论 |
| 4.8.1 有限元验证 |
| 4.8.2 检测方法比较 |
| 4.9 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间科研成果及奖励 |
| 发表(录用)论文 |
| 团体标准 |
| 参与科研项目 |
| 奖励与荣誉 |
（5）基于偏振光的结构光三维测量技术稳定编码方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 HDR物体测量技术 |
| 1.2.2 结构光编码技术 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.3.1 基于偏振态的结构光编码技术 |
| 1.3.2 彩色结构光的颜色—偏振态联合编码方案 |
| 第二章 结构光的测量原理 |
| 2.1 相机成像的数学模型 |
| 2.1.1 图像坐标系、相机坐标系与世界坐标系 |
| 2.1.2 相机针孔成像模型 |
| 2.2 双目视觉测量与三角测量原理 |
| 2.3 双目视觉测量的缺陷与结构光测量 |
| 2.4 结构光图案编码方法 |
| 2.4.1 时间编码方案 |
| 2.4.2 空间编码方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于偏振态的结构光编码技术 |
| 3.1 光的偏振 |
| 3.1.1 偏振光的分类 |
| 3.1.2 偏振光的数学描述 |
| 3.1.3 偏振光在介质表面上的反射 |
| 3.2 偏振结构光编码技术 |
| 3.3 偏振结构光的解码 |
| 3.3.1 线偏振片的数学模型 |
| 3.3.2 结构光信息的解码 |
| 3.4 偏振结构光的对离焦的稳定性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 彩色-偏振态结构光联合编码技术 |
| 4.1 彩色结构光的基本原理 |
| 4.2 彩色-偏振态结构光联合编码技术 |
| 4.2.1 LCD投影仪的偏振性质 |
| 4.2.2 彩色-偏振态结构光联合编码 |
| 4.3 光的散射 |
| 4.3.1 空气散射与空气中的偶极矩 |
| 4.3.2 彩色-偏振态结构光联合编码的散射稳定性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验验证与分析 |
| 5.1 偏振结构光实验 |
| 5.1.1 实验设备与实验物体 |
| 5.1.2 实验步骤 |
| 5.1.3 实验结果与分析讨论 |
| 5.1.4 实验小结 |
| 5.2 彩色-偏振态结构光联合编码实验 |
| 5.2.1 实验设备与实验物体 |
| 5.2.2 实验步骤 |
| 5.2.3 实验结果与分析讨论 |
| 5.2.4 实验小结 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 论文工作总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）基于计算鬼成像的深度神经网络方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外技术现状 |
| 1.3 本论文主要工作 |
| 2 计算鬼成像的原理与实现 |
| 2.1 计算鬼成像过程与原理 |
| 2.2 Hadamard矩阵 |
| 2.3 计算鬼成像数据集处理 |
| 2.3.1 仿真数据集处理 |
| 2.3.2 真实实验数据集处理 |
| 2.3.3 真实数据集和仿真数据集实验对比 |
| 2.4 本章总结 |
| 3 基于Dense Net多尺度融合计算鬼成像的重建过程 |
| 3.1 算法原理 |
| 3.1.1 全连接层 |
| 3.1.2 卷积层 |
| 3.1.3 利用空洞卷积实现池化操作 |
| 3.1.4 softmax激活函数 |
| 3.2 网络结构以及训练过程 |
| 3.2.1 Dense Net网络介绍 |
| 3.2.2 像素级空间注意力机制 |
| 3.2.3 基于Dense Net多尺度融合计算鬼成像的重建网络结构 |
| 3.3 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于CGAN的计算鬼成像重建过程 |
| 4.1 正则化机制 |
| 4.1.1 Batch Normalization |
| 4.1.2 Instance Normalization |
| 4.2 实验网络结构介绍 |
| 4.2.1 U-Net网络 |
| 4.2.2 CGAN网络 |
| 4.3 网络的结构 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于convGRU-U-Net的计算鬼成像重建过程 |
| 5.1 算法原理 |
| 5.1.1 convGRU网络 |
| 5.2 实验过程 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（7）基于线性光源的三维测量系统技术与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 三维测量技术综述 |
| 1.3 光栅投影三维测量技术的应用 |
| 1.4 光栅投影三维测量技术的发展现状 |
| 1.5 光栅投影三维测量系统关键问题分析 |
| 1.5.1 光栅投影三维测量系统结构 |
| 1.5.2 光栅图像相位分析 |
| 1.5.3 相位展开 |
| 1.6 论文研究内容概述 |
| 2 去除光栅条纹图像背景分量算法研究 |
| 2.1 去除光栅图像背景分量技术 |
| 2.1.1 基于小波变换的背景分量去除方法 |
| 2.1.2 经验模态分解方法 |
| 2.2 基于周期希尔伯特变换去除光栅图像背景的算法 |
| 2.2.1 逐周期背景常量化分析 |
| 2.2.2 不均匀背景分量自适应去除 |
| 2.2.3 条纹图周期分割 |
| 2.2.4 算法流程设计 |
| 2.2.5 仿真实验 |
| 2.2.6 实验对比 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于线性光源的三维测量系统的相位展开算法研究 |
| 3.1 传统单帧相位展开算法 |
| 3.1.1 枝切法 |
| 3.1.2 质量图导向法 |
| 3.1.3 最小二乘解相位方法 |
| 3.1.4 基于几何约束的相位展开算法 |
| 3.2 一种大量程高精度相位展开算法 |
| 3.2.1 基于调制强度排序的算法 |
| 3.2.2 模拟仿真实验 |
| 3.3 实际测量实验与讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 三维测量系统设计与实验分析 |
| 4.1 三维测量系统模型与设计 |
| 4.2 系统标定 |
| 4.2.1 摄像机标定 |
| 4.2.2 相位空间标定 |
| 4.2.3 参考平面标定 |
| 4.3 软件系统设计 |
| 4.4 测量实验与分析 |
| 4.4.1 面具与熊猫玩具测量实验 |
| 4.4.2 同一视场内多目标三维重建实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于压缩感知的光谱成像系统和重构算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 光谱成像技术概述 |
| 1.1.1 光谱成像技术的分类 |
| 1.1.2 光谱成像技术的应用 |
| 1.2 压缩光谱成像技术概述 |
| 1.2.1 压缩光谱成像 |
| 1.2.2 编码孔径压缩光谱成像 |
| 1.2.3 单像素压缩光谱成像 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 2 压缩感知理论及压缩光谱成像原理 |
| 2.1 压缩感知理论 |
| 2.1.1 传统的采样方法 |
| 2.1.2 压缩感知采样 |
| 2.1.3 信号的稀疏表示 |
| 2.1.4 压缩感知系统矩阵特性 |
| 2.1.5 压缩感知信号重构算法 |
| 2.2 编码孔径压缩光谱成像原理 |
| 2.2.1 单色散型编码孔径快照式光谱仪 |
| 2.2.2 双色散型编码孔径快照式光谱仪 |
| 2.3 单像素压缩光谱成像原理 |
| 2.4 压缩光谱成像中的关键元件 |
| 2.4.1 编码孔径 |
| 2.4.2 色散元件 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于图像融合的编码孔径压缩光谱成像 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统结构 |
| 3.3 重构算法 |
| 3.3.1 Pre-fusion算法 |
| 3.3.2 Post-fusion算法 |
| 3.4 光谱成像结果分析与讨论 |
| 3.4.1 数据集的准备及评价函数的选取 |
| 3.4.2 光谱成像结果 |
| 3.4.3 算法的参数设置对光谱成像质量的影响 |
| 3.4.4 噪声对光谱成像质量的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于相干性优化的编码孔径压缩光谱成像 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 编码孔径快照式光谱仪的相干性分析 |
| 4.3 基于相干性最小化的优化算法 |
| 4.4 光谱成像结果分析与讨论 |
| 4.4.1 数据集的准备及优化算法参数的设置 |
| 4.4.2 光谱成像结果 |
| 4.4.3 算法的参数设置对光谱成像质量的影响 |
| 4.4.4 噪声对光谱成像质量的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于颜色传感器的单像素压缩光谱成像 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统结构 |
| 5.3 基于梯度下降的相干性最小化算法 |
| 5.4 仿真 |
| 5.4.1 数据集的准备及优化算法参数的设置 |
| 5.4.2 仿真结果分析 |
| 5.5 实验 |
| 5.5.1 实验系统设计 |
| 5.5.2 实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 攻读博士期间所取得的科研成果 |
四、投影仪的主要技术指标（论文参考文献）
- [1]空间频域成像在农产品品质检测中的应用现状与展望[J]. 王忠,胡栋,孙志忠,应义斌. 农业工程学报, 2021(15)
- [2]一种基于红外光场—摄像头的投影触控系统[J]. 颜永清. 中国新技术新产品, 2021(13)
- [3]纤维增强复合板缺陷响应特征及其在光-力学检测中的应用[D]. 申川川. 浙江大学, 2021
- [4]基于投影点云三维视觉轮廓测量技术研究[D]. 葛家蔚. 哈尔滨工业大学, 2021
- [5]基于偏振光的结构光三维测量技术稳定编码方案研究[D]. 谢雨林. 华东交通大学, 2021(01)
- [6]基于计算鬼成像的深度神经网络方法研究[D]. 张力文. 西安理工大学, 2021(01)
- [7]基于线性光源的三维测量系统技术与研究[D]. 刘洋. 西南科技大学, 2021(08)
- [8]基于自适应条纹投影的高反光物体三维面形测量方法研究[D]. 汤少靖. 湖北工业大学, 2021
- [9]基于压缩感知的光谱成像系统和重构算法研究[D]. 陶陈凝. 浙江大学, 2021(01)
- [10]沉浸式投影系统的图像拼接校正技术[D]. 祁继辉. 燕山大学, 2021