体行李轮廓点的三维坐标，在环境下显示行李边缘的三维点云如下图所示图行李轮廓的点云通过相关计算，可以得到白色行李的规格为，小于航空公司规定尺寸，符合托运要求。而实际白色行李箱大小为，误差范围是,，相对误差不超过。对于行李托运系统来说，检测的主要目的是判断行李是否超出规定的范围，而对行李具体的尺寸要求不是特别严格，所以这个误差是可以接受的。此外，用同样的方法对蓝色行李箱进行检测，蓝色行李与白色行李相比，形状大小材质均不同，其检测效果如下列图示图左摄像机采集蓝色行李箱图右摄像机采集蓝色行李箱图行李图像特征提取图行李轮廓深度图图行李轮廓点云同样计算得到蓝色行李的规格为，小于航空公司规定的尺寸，符合托运要求。而实际蓝色行李箱大小为，误差范围是,，相对误差不超过，这个误差也是可以接受的。实际环境中行李种类繁多，形状大小各不相同，本文从行李测量系统的特殊性出发，目的是判断行李规格是否超出规定，所以只要行李三边的长度小于规定值就可以进行托运。实验中，对形状大小材质均不同的白蓝色行李进行检测，从结果来看，绝对误差不超过，相对误差不超过，可以满足行李托运系统的要求，验证了本文算法的有效性和可行性。本章小结本章主要研究了由立体匹配得到的匹配对应点恢复空间点三维信息的方法，主要有最小二乘法中点法以及三角法，并推导了各自的公式。然后对形状大小不同的白蓝行李进行图像预处理特征提取立体匹配后得到行李轮廓深度图，最后计算恢复行李轮廓三维信息，用行李轮廓点云图进行显示，测量结果误差在定范围内，满足行李托运系统要求，验证了算法的有效性和可行性。第章结论第章结论为了能够实现自助行李托运系统中行李规格的非接触检测，并使其具有定的可靠性和可行性。本论文提出了基于双目立体视觉的行李规格检测算法，主要研究工作总结如下首先，优化了系统的结构。对于自助行李托运系统特殊的结构环境，根据双目立体视觉的结构模型，设计了平行双目结构的行李图像采集硬件系统，并对系统的结构和立体视觉测量原理进行了分析，更好的提取行李立体图像对。同时，对摄像机成像模型和标定方法进行了研究，采用了种基于棋盘平面的系统标定法，获取摄像机的内外参数。其次，设计了套立体视觉检测算法提取行李匹配点对。采用自适应最优阈值法对行李图像进行预处理，去除背景，提取行李目标图像。在特征提取方面，设计了种能够描述行李几何形状和轮廓的二维边缘检测算法。之后，在外极线唯性灰度相容性等基本约束和视差梯度附加约束条件下，设计了基于边缘特征的双向匹配算法，减少了误匹配，保证了匹配的可靠性和稳定性。最后，对双目视觉系统中空间点三维信息恢复的方法进行研究，包括最小二乘法中点法以及三角法。基于本文的平行双目结构，采用三角法并结合摄像机标定的参数计算行李的三维信息。最后以自助行李托运样机为实验平台，对形状大小不同的行李箱进行规格检测实验，结果表明能够实现对行李规格的非接触检测，验证了本文算法的可行性和有效性。基于视觉测量原理实现对行李规格的非接触检测，实验结果表明了算法的可行性和有效性。论文仍然有些不足并需要进步完善。后续可进行如下工作系统标定算法的进步优化。由于自助行李托运系统特殊的硬件结构环境，在系统标定中，标定结果所达到的精度不够高。应更全面地考虑外界因素对系统的影响，使系统标定算法更稳定，标定结果更精确。行李图像特征点提取算法的进步优化。因为通过边缘角点来描述行李几何特征，特征点比较多，使立体匹配算法工作量加大，时间复杂度增大。所以，要进步研究描述行李几何特征的算子，使其在不增加匹配难度的前提下，更好的描述行李特征。参考文献李彬彬基于图像分割的置信传播立体匹配算法研究南京航空航天大学，张宏基于双目立体视觉的三维重建技术研究华中科技大学，李艳辉机器人立体视觉中摄像机的标定自动化技术与应用，沈满德基于计算机视觉的破片参数精密测量技术研究硕士学位论文西安中国科学院西安光学精密机械研究所，李海滨，单文军，刘彬双目立体视觉测距系统误差模型的研究光学技术时洪光双目视觉中摄像机标定技术的研究青岛大学学报工程技术版，秦保华基于的双目视觉标定程序的开发现代计算机专业版，王宁玲立体视觉在非接触三维测量中的应用与研究硕士学位论文黑龙江华北电力大学保定，杨雪荣，张湘伟等视觉测量中的相机标定方法进展研究机械设计与制造章敏晋图像工程上册图像处理北京清华大学出版社，王茜车辆识别系统中的背景去除算法研究装备制造技术，张广军视觉测量科学出版社，北京许菲菲，包宏基于复杂图形的三维重建方法及实现计算机应用研究,附件二中国民航大学毕业设计论文开题报告姓名张国锋班级学号课题名称基于双目立体视觉的行李规格检测指导教师刘恒力课题的目的和意义为全面落实国际航协提出的简化商务的核心计划，缩短乘客登机时间以及方便乘客办理行李托运业务等，研发自助行李托运系统已经成为重要的解决方案。乘客可以使用该系统进行身份确认登机牌和行李标签的打印，系统会自动进行行李信息的检测，最后完成行李的托运。其中，行李信息的检测包括行李重量的采集规格的检测以及行李标签的扫描。二课题的任务和要求论文主要针对行李规格的自动检测问题，研究基于双目立体视觉的检测算法，以实现自助行李托运系统中对行李的非接触检测。翻译原文及译文，其中中文部不少于字，应按指定的外文翻译资料翻译，并且应在毕业设计论文开始后两周内完成论文正文部分字数应不少于字论文完成期限自年月日至年月日。三主要设计思路设计基于立体视觉的行李测量系统行李特征点提取算法研究基于行李特征的匹配算法研究行李三维信息提取实验验证。四课题成果与形式文本实物图纸实验报告设计说明书等基于立体视觉的行李测量系统行李特征点提取算法基于行李特征的匹配算法行李三维信息提取算法毕业设计论文文本及中文和英文摘要纸质和电子版外文资料翻译原文及译文。毕业设计论文进度安排表时间计划完成内容第周查阅国内外相关文献第周撰写开题报告第周双目立体视觉结构建模摄像机标定第周基于立体视觉的行李测量系统结构设计第周行李特征点提取算法研究第周行李立体匹配算法研究第周行李立匹配测，以获得良好的结果。该算子能够甄别边缘的方向性数据，有很好的对边缘的抗干扰作用。它可以保持细化的图像，但开始得到的图像边缘是粗糙的，大部分的应用中，阈值的方法来得到更清晰的边缘图像。然而，加工后的图像，很容易从梯度值较小的弱边缘丢失。即使算子是从思维和创新优化检测而得，但实际效果并不定是最好的。操作类似于算子，使用相同的图像，从而使高斯平滑，因而有有更好的抗干扰能力和更好的鉴定边缘连接器的，定位精度的边缘。该算子使用双阈值边缘检测和过尺度的接口测试，更好的搜索条件的方向。总结与展望本文提出了蚁群算法这仿生学算法，它是根据蚂蚁的性质，能够在自然界中找到食物与蚁巢间最短路径这智能行为而提出的种新型的进化算法，并提出了新的上海工程技术大学毕业设计论文基于蚁群算法的图像边缘检测边缘检测方法。通过系列的仿真实验改变参数值，得到了较佳的实验效果。实验结果表明，合适的参数值，可以成功的测试了图像中的边缘。与传统边缘检测算子相比，该算法具有强烈的鲁棒性，良好的正反馈特性和灵活的适应性，且能够快速收敛。作为这项研究的延续，建议进步检查参数值如何影响图像边缘的提取质量以及功能。蚁群算法目前已广泛应用于图像处理中，却仍旧存在些需要改进的地方。用适当的方式表达在将图像处理问题转换为蚁群算法的区域问题上。对于如何选择人工蚂蚁以及蚂蚁间路径上的信息素对象的分布状态等这些非直接通信的其他项目之间的合适的选择，这些问题都妨碍了使用蚁群算法来进行图像边缘检测。利用蚁群算法进行边缘检测时需要设置大量参数，这些参数的选择会显著影响检测结果，其知道的原则和方法以及迎战还没选择好合适的理论上，只能通过大量实验进行调整和比较，从而决定最佳参数的设置。由于蚁群算法展开搜索需要花费大量的时间，可以想出个蚁群优化算法来解决这方面的问题，例如将蚁群算法与其他优化算法诸如遗传算法免疫算法等相结合，以此提高算法性能，这样改善后的算法就可以用于求解决些复杂的问题图片。时至今日，蚁群算法仍然在不断改进和其在图像处理中地位的发展，特别是边缘检测将逐渐增加，上述些问题将得到解决。为了解决上述问题，有可能同时促进在更广泛的领域中的蚁群算法的发展，扩大其应用。由于蚁群算法的依赖，奠定长远发展基础，现已成为学术研究的焦点。随着计算机应用等技术的发展，不断提升和持续优化算法会使蚁群算法检测图像边缘有更好的机会。上海工程技术大学毕业设计论文基于蚁群算法的图像边缘检测参考文献张景虎,郭敏,王亚文基于改进的蚁群算法的图像边缘检测方法研究计算机应用，年期张景虎基于蚁群算法的图像边缘检测研究陕西陕西师范大学，邓祥龙图像边缘检测算法研究合肥工业大学，贾磊,焦淑红图像边缘检测技术研究综述科技风，年期,刘海军,彭绍雄,高传斌,邹强种基于信息素变化的改进蚁群算法兵工自动化，年期苗京,黄红星,程卫生,袁启勋基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测武汉大学数学学院，年第期于勇,郭雷噪声图像中提取边缘的蚁群搜索算法电子与信息学报朱玲,施心陵,刘亚杰体行李轮廓点的三维坐标，在环境下显示行李边缘的三维点云如下图所示图行李轮廓的点云通过相关计算，可以得到白色行李的规格为，小于航空公司规定尺寸，符合托运要求。而实际白色行李箱大小为，误差范围是,，相对误差不超过。对于行李托运系统来说，检测的主要目的是判断行李是否超出规定的范围，而对行李具体的尺寸要求不是特别严格，所以这个误差是可以接受的。此外，用同样的方法对蓝色行李箱进行检测，蓝色行李与白色行李相比，形状大小材质均不同，其检测效果如下列图示图左摄像机采集蓝色行李箱图右摄像机采集蓝色行李箱图行李图像特征提取图行李轮廓深度图图行李轮廓点云同样计算得到蓝色行李的规格为，小于航空公司规定的尺寸，符合托运要求。而实际蓝色行李箱大小为，误差范围是,，相对误差不超过，这个误差也是可以接受的。实际环境中行李种类繁多，形状大小各不相同，本文从行李测量系统的特殊性出发，目的是判断行李规格是否超出规定，所以只要行李三边的长度小于规定值就可以进行托运。实验中，对形状大小材质均不同的白蓝色行李进行检测，从结果来看，绝对误差不超过，相对误差不超过，可以满足行李托运系统的要求，验证了本文算法的有效性和可行性。本章小结本章主要研究了由立体匹配得到的匹配对应点恢复空间点三维信息的方法，主要有最小二乘法中点法以及三角法，并推导了各自的公式。然后对形状大小不同的白蓝行李进行图像预处理特征提取立体匹配后得到行李轮廓深度图，最后计算恢复行李轮廓三维信息，用行李轮廓点云图进行显示，测量结果误差在定范围内，满足行李托运系统要求，验证了算法的有效性和可行性。第章结论第章结论为了能够实现自助行李托运系统中行李规格的非接触检测，并使其具有定的可靠性和可行性。本论文提出了基于双目立体视觉的行李规格检测算法，主要研究工作总结如下首先，优化了系统的结构。对于自助行李托运系统特殊的结构环境，根据双目立体视觉的结构模型，设计了平行双目结构的行李图像采集硬件系统，并对系统的结构和立体视觉测量原理进行了分析，更好的提取行李立体图像对。同时，对摄像机成像模型和标定方法进行了研究，采用了种基于棋盘平面的系统标定法，获取摄像机的内外参数。其次，设计了套立体视觉检测算法提取行李匹配点对。采用自适应最优阈值法对行李图像进行预处理，去除背景，提取行李目标图像。在特征提取方面，设计了种能够描述行李几何形状和轮廓的二维边缘检测算法。之后，在外极线唯性灰度相容性等基本约束和视差梯度附加约束条件下，设计了基于边缘特征的双向匹配算法，减少了误匹配，保证了匹配的可靠性和稳定性。最后，对双目视觉系统中空间点三维信息恢复的方法进行研究，包括最小二乘法中点法以及三角法。基于本文的平行双目结构，采用三角法并结合摄像机标定的参数计算行李的三维信息。最后以自助行李托运样机为实验平台，对形状大小不同的行李箱进行规格检测实验，结果表明能够实现对行李规格的非接触检测，验证了本文算法的可行性和有效性。基于视觉测量原理实现对行李规格的非接触检测，实验