一、非接触式测量机器人（论文文献综述）
代雨[1]（2021）在《《光学三维坐标测量机产品手册》英译汉翻译实践报告》文中研究指明企业的竞争意识日益加强,他们需要借助更有效的方式来宣传和销售产品,以提高其竞争力。因此,产品手册作为一种企业宣传及促进消费的媒介,发挥着越来越重要的作用。本报告为光学三维坐标测量设备产品手册的英汉译翻译实践报告,翻译材料为笔者在实习期间翻译的一份关于光学三维坐标测量设备及其应用的英文材料。本次翻译实践以丰富科技类产品手册的专业资料为前提,促进公司产品销售的同时,从而促进读者对光学三坐标测量设备的了解。同时,笔者以纽马克的文本类型理论为指导,对此类文本的翻译方法做初步研究和探索,为此类产品手册的翻译者提供切实可行的翻译方法。在本报告中,笔者首先介绍了本次翻译实践的背景及目的意义;其次从词汇及句法层面分析了产品手册的文本特点;然后梳理了整个翻译实践过程,并具体描述了整个翻译过程中所作的准备与努力;接着重点从理解、表达、修订三个方面将翻译过程中遇到的问题进行了总结回顾,在理解层面主要讲述了笔者如何理解专业知识、分析文章语境和理解语言细节;表达方面则涉及如何准确传达信息、如何保证语言连贯以及如何避免译文欧式中文;修订方面主要讲述了如何调整译文来实现其预期功能;最后对此次实践进行总结反思。通过本次翻译实践,笔者充分意识到在翻译此类兼具信息型和号召型功能的文本时,除了要忠实于原文,还要采取交际翻译的策略,尽可能使表达出来的译文接近原作对原文读者产生的效果,使其更具可读性,继而更好地实现文本交流信息、传递知识、推广产品、宣传品牌的功能。此外,在本次翻译实践过程中,笔者积累了大量的有关科技产品术语词汇,真切期望能够为相关专业的师生及技术人员进一步学习国外产品资料提供一定理论和实践指导。
严纯贤[2]（2021）在《非接触式人体膝关节运动状态监测方法的研究》文中认为随着国内社会老龄化程度地加重,人体健康问题也越来越突出并逐渐引起重视。常言道“人老腿先衰”,膝关节的健康状况紧密联系着人们的运动机能从而影响日常生活。传统穿戴式评估膝关节健康的方式存在依赖医学设备、穿戴复杂、非医务人员操作困难等问题。针对传统监测手段缺陷,利用光学原理提取关键信息并建立膝关节运动模型,开展膝关节健康监测的非接触式技术研究具有应用价值和研究意义。论文的主要工作和创新性如下:（1）基于深度相机搭建了膝关节运动图像数据集,通过自主设计的标注软件在数据集中标注了深度图像的人体主要关节和辅助点,并采用融合Dense Net和A2J的神经网络构建了增加股四头肌辅助点的人体主要关节模型,取得了PCK@0.2时94.03%的精确度。（2）在已有人体髋-膝-踝关节运动模型基础上,提出了增加股四头肌辅助点的改进模型;利用Kalman滤波算法对提取到的膝关节相关运动信息进行了实时降噪去干扰处理;基于HSS、AKS、Lysholm三种医学评分量表设计了增加辅助点的非接触式特有膝关节评分标准和健康指标。（3）完成了非接触式人体膝关节健康监测系统的设计,包括系统设备的软硬件研发,提供了术前预防和术后康复两种监测模式。通过对监测系统进行志愿者的测试实验,首先对照了传统惯性测量单元（IMU）,结果显示非接触式系统可以监测出高度符合真实情况的运动状态;其次对比了传统医学膝关节评分量表的评估效果,非接触式系统评估结果达到了误差为5.95%的性能,最终验证了非接触式人体膝关节健康监测系统的实用价值。论文的研究方法完成了对人体膝关节健康交互式、全方位、全周期地有效监测,监测系统具有良好的鲁棒性和有效性,实现了非接触式监测膝关节健康方法和简易、方便地膝关节健康管理目标。
莫宇博[3]（2021）在《火炮身管多几何量集成测量机器人控制系统研发》文中提出火炮身管是火炮的核心部件,其质量影响火炮的射击精度和寿命。对镗削后火炮身管的孔径、圆度、壁厚及直线度的测量是评价其质量的关键。火炮身管作为大长径比的孔类零件,目前的检测手段是人工对上述几何尺寸单独测量,存在测量精度低、测量效率低、无法满足身管全长几何尺寸测量等问题。本文提出了火炮身管孔径、圆度、壁厚、直线度的集成测量方法,突破了机器人在测量过程中的运动控制关键技术,研制了集成测量的管道机器人,开发了测量控制系统与软件,具体研究内容如下:（1）综合考虑几何量测量种类多、精度高的需求,以身管轴线作为统一基准,提出了多几何量集成的测量方法,确定了孔径、圆度、壁厚及直线度的评定方法,设计了测量执行单元、自定心单元、行走单元集成的管道机器人结构,研制出多几何量集成测量的管道机器人。提出了基于测量内壁的表面形状变化剧烈程度的自适应测量方法,建立了算法模型,试验表明,阈值为3.3 mm的自适应测量在保证测量精度的基础上,提高了测量效率,为运动控制系统设计提供理论依据。（2）综合测量机器人的机械结构及控制需求,设计了数据采集系统,规划多几何量测量路径;设计了以运动控制卡作为下位机的控制系统,搭建电气控制柜。基于PID的位置环控制策略,设计了测量机器人的驱动控制算法,试验表明,比例参数为1.025、积分参数为0.215、微分参数为0.1时,实现了测量机器人移动时的目标位置与实际位置的误差小于2 mm,满足多几何量测量过程的轴向定位要求。设计模块化的软件结构,基于Lab VIEW开发了具备用户管理、测量工艺设定、测量结果显示的集成测量软件。（3）分析了多几何量测量精度的影响因素,对比三坐标机的测量结果,标定出测量机器人在孔内的定位精度为0.0036 mm。使用测量机器人测量标定后的工艺样件,基于Grubbs准则进行数据处理,得到多几何量的测量结果,验证了测量机器人的多几何量测量精度:直线度测量精度为0.0059 mm,圆度测量精度为0.0048 mm,孔径测量精度为0.005 mm,壁厚测量精度为0.04 mm,符合设计指标要求。通过以上研究,解决了火炮身管测量精度低、测量效率低、无法满足身管全长几何尺寸测量的问题,实现了身管多几何量高精度集成测量。
梁古南[4]（2021）在《结构加强筋焊缝的视觉定位系统设计》文中认为在焊接领域中对结构加强筋的焊接是一类常见的工程。结构加强筋是指用来在结构设计中为了加强结构面的承载能力而设计的一类构件,这一类构件往往在前期固定时往往会存在些许变形和大量的飞溅干扰点,以往对这一类工件的焊接一般依靠人工手动操作,焊接的工作量大,重复性高且焊接现场环境复杂存在危险。在自动焊接阶段大部分的焊缝定位方法是基于二维图像结合几何方法提取出焊缝,该方法提取出的焊缝对结构加强筋缺乏适用性,整体定位精度还有一定的提升空间。针对上述存在的问题,本文结合3D视觉传感器设计构建了结构加强筋焊缝定位系统,主要的研究内容如下:（1）设计结构加强筋焊缝的视觉定位系统,分析视觉定位系统的基本组成,结合定位的结构加强筋类型确定整个系统的定位流程;根据结构加强筋的实际焊接要求设计了衡量系统的三个指标:稳定性、准确性和快速性,其中准确性要求手眼标定误差在±0.5mm,焊缝的最终定位误差在±2mm,快速性要求算法的执行总耗时小于2s。（2）设计定位系统中关键的手眼标定算法,根据实际焊接需求确定出视觉传感器的安装方式,在分析了定位系统中涉及的两个坐标变换的基础上推导出手眼标定方程,利用自制的三维标定板结合校准坐标轴配准方法实现对方程参数的求取。对手眼转换矩阵进行实验求取,结合三维标定板上的标记点对手眼标定进行误差分析,实验的平均误差为0.52mm,符合准确性指标中对手眼标定精度的要求。（3）研究薄板样条插值变形配准的原理,分析其数学模型并引入软配准技术和确定性退火优化来实现目标结构加强筋到模板结构加强筋的配准。通过在离线制作好的模板加强筋轮廓上按顺序标记出控制点,利用配准得到目标结构加强筋轮廓对应的控制点,由控制点确定出各型结构加强筋的焊接顺序,对目标轮廓上的控制点利用三次样条插值拟合出视觉传感器坐标下的连续焊缝。实验结果表明目标结构加强筋能较好地配准到模板加强筋上并能得到稳定的控制点,拟合出的焊缝连续且平滑。（4）设计定位系统的软件模块,根据焊接过程中的操作需求,对工控机软件进行功能设计,实现的主要功能模块有通信模块、相机模块、焊缝定位处理模块、标定模块、监控模块和显示模块;在触摸屏界面设计方面,利用Touch Win触摸屏画面编辑软件,搭建了主要包括焊接类型的选项操作、焊接轨迹实时变化显示、机器人复位控制和启停按钮等交互功能,这些设计增加了系统的交互性和焊接过程中数据的可追踪性。本系统在Visual Studio 2015开发平台上,使用C++语言,对定位系统中涉及到的各算法模块进行开发,利用搭建好的焊接定位平台对结构加强筋进行焊接实验,结合实际的焊接实验对系统的三个指标做了分析与评价,实验结果表明系统的算法执行耗时在1.7s左右,最终的定位精度在±2mm,满足系统的设计指标。
李志鹏,王博男,孟旭,张超[5]（2021）在《电磁式扭矩传感器原理、研究现状及发展趋势》文中研究说明电磁式扭矩传感器可实现对扭矩的非接触式测量,该传感器具有精度高、抗干扰能力强、无需额外电源和易于安装的诸多优点,非常适合高温、高湿、粉尘极端环境下的扭矩测量。介绍并围绕电磁式扭矩传感器的工作原理,明确归纳了电磁式扭矩传感器的涵盖类别并给出了几款具有代表性的电磁式扭矩传感器。结合国内外30年来电磁式扭矩传感器的发展情况,根据测量扭矩量程大小的技术特点分类阐述,详细论述了其在传统汽车、船舶、航空等行业的应用及研究现状,并对新兴行业:生物医学、医疗器械、机器人行业的应用及研究现状进行了阐述。分析了制约电磁式扭矩传感器发展所存在的问题及其改进方向,最后归纳并阐述了此类电磁式扭矩传感器的发展趋势。
许高齐,陈玉,邓启超,郭俊,李艳军[6]（2020）在《大口径钢管圆度测量系统及评定算法研究》文中研究说明针对大直径钢管截面的圆度测量在多数企业中仍采用人工作业的不足,为提高工作效率及降低人工成本,设计了一套大口径钢管圆度测量系统。该系统以工业机器人作为载体,利用高精度激光位移传感器实现对大口径钢管截面圆度的非接触式测量,同时为解决激光位移传感器沿钢管轴线平行方向测量的问题提出机器人测量姿态调整方案。针对传统方法求解圆度误差较为困难及评定精度不高的问题,提出将鲸鱼优化算法应用于圆度误差评定,根据最小区域原则建立鲸鱼优化算法得到目标函数,并论述了该圆度误差评定的原理及步骤。试验结果表明,该系统的测量方法能够实现钢管的圆度测量,同时也验证了鲸鱼优化算法在圆度误差评定中的有效性。
许高齐[7]（2020）在《大口径管道几何量非接触式测量关键技术研究》文中研究说明近年来随着大口径管道在水利、石油、化工等行业的应用越来越多,企业对管道的质量要求也越来越高。大口径管道的内径、圆度及直线度是管道的重要几何参数,对其进行准确测量是保证管道加工质量的关键要素。目前在多数管道生产企业中,对大口径管道的内径、圆度及直线度的测量手段仍以人工测量为主,这种测量手段不仅测量不准确,而且效率低下,影响管道生产周期,降低了自动化程度。因此实现大口径管道的内径、圆度及直线度的自动化综合测量是目前需要解决的工程问题。为解决该问题,设计了一套管道测量系统,该系统能实现大口径管道的内径、圆度及直线度自动化非接触式测量。本文的主要研究内容如下:（1）详细介绍了管道测量系统的测量工作原理及系统构成,对测量系统的主要硬件选型进行确定,并利用LabVIEW开发平台设计了测量系统的数据采集程序,同时根据测量原理对机器人程序进行编程设计。（2）为保证系统的测量准确性,需保证机器人末端携带激光位移传感器沿管道轴线平行方向进入管道。为解决该问题,提出了测量系统的机器人姿态调整方案。首先,控制机器人末端携带激光位移传感器扫描被测管道截面,再利用最小二乘法对扫描的截面轮廓进行椭圆拟合,得到各截面中心点坐标,再将各截面中心点拟合空间直线,得到管道的轴线方程,进一步可得管道的轴线方向向量,再根据机器人姿态调整相关理论,可计算出相应的姿态调整量,上位机将数据反馈给机器人,机器人即可完成姿态调整,从而实现机器人末端携带激光位移传感器沿管道轴线平行方向进行测量。（3）为提高管道测量系统的圆度及直线度的评定精度,解决传统计算方法在圆度及直线度评定计算问题上存在着求解困难和求解精度不高的问题,将改进的鲸鱼优化算法应用于圆度及直线度误差评定中。首先对鲸鱼优化算法提出三方面改进策略,采用拉丁超立方体抽样方法进行种群初始化,将非线性收敛因子取代原算法中的线性收敛因子,并将非线性权重引入鲸鱼优化算法,经测试结果表明,改进后的鲸鱼优化算法在精度、稳定性及收敛速度上都得到了有效提高。最后以最小区域圆法和最小包容区域法数学模型为基础,将改进鲸鱼优化算法应用于圆度及直线度误差评定,并进行实例验证,结果表明,该算法提高了评定精度和收敛速度,能有效地应用在管道测量系统的圆度及直线度误差评定中。（4）搭建了管道非接触式测量实验平台。利用测量实验平台对被测管件的内径、圆度及轴线直线度进行测量实验和重复性实验,同时对机器人测量姿态调整方案进行实验验证,并对管道测量系统的误差来源进行分析。本文设计了管道测量系统,该系统能实现大口径管道的内径、圆度及直线度的自动化非接触式测量,并提出机器人测量姿态调整方案,保证了系统的测量准确性,同时将改进鲸鱼优化算法应用于圆度及直线度误差评定,提高了测量系统的评定精度。经实验验证,该系统的测量精度优于0.5mm,重复性精度优于0.25mm,具有较高的测量精度和重复性精度,能满足测量需求,具有一定的实际应用价值。
黄如强[8]（2020）在《基于人体面部的非接触式生理参数获取方法》文中认为救援机器人在局部战争、自然灾害、核生化恐怖事件以及公共卫生安全事件等应用领域中扮演着日益重要的角色。机器人可以代替救援人员在复杂未知的动态环境下,从事伤员（幸存者）的搜救工作,有助于提高救援效率。对于救援机器人而言,快速准确的伤员生理参数感知能力成为机器人智能化的关键特征之一。而传统的人工检测、穿戴式等生理参数测量手段很难适应未来机器人自主搜救需求。研究开发具备前端自主能力,可以及时获取伤员基本生命体征的技术方法,继而实现伤员（幸存者）的主动识别,对于提升救援机器人的无人智能化程度至关重要。本文开展了基于人体面部的非接触式生理参数获取方法的研究,结合真实搜救行动特点,以救援机器人为载体平台进行应用探索。深度剖析远程光电式脉搏波描记方法（Remote Photo Plethysmography,RPPG）的生物光学原理,以人体面部作为生理信号采集兴趣区域（Region of Interest,ROI）,在RPPG基本技术框架基础上运用人脸检测与跟踪方法、最大比合并算法（Maximal Ratio Combining,MRC）、同步压缩变换（Synchrosqueezing Transform,SST）等方法提升非接触式心率、呼吸率测量的准确度和鲁棒性,提高无人平台的适应性,并通过构建模拟实验来评估本文提出方法的真实性能。分析了RPPG技术的基本原理。从生理学基础入手,介绍人体循环系统和血液容积脉搏波（Blood Volume Pulse,BVP）的形成机制及特征点。揭示皮肤组织的光学吸收原理,探讨将人体面部作为ROI的优势及特点。形成了RPPG技术的基本流程框架,并阐述其影响因素与评价指标。针对RPPG技术在无人平台应用中面临的难点与挑战,本文通过对关键的技术环节进行改进和优化以提高技术系统的整体性能。采用Viola-Jones人脸检测器来完成视频图像中人脸区域的自动初始化检测,运用KLT角点特征跟踪法（Kanade-Lucas-Tomasi Tracking,KLT）对人脸部位进行跟踪,提升脸部在运动过程中的提取效率,提高生理信号区域的价值。运用MRC算法来分集合并将人脸图像分成的像素区域内脉搏波信号（Photo Plethysmography,PPG）,提高信噪比（Signal-Noise Ratio,SNR）,从而获取稳健的PPG信号,之后进行心率的提取。设计了多种实验场景如人脸静止、移动、话说来验证提出方法的应用表现。阐述了人体呼吸动作对脉搏波信号的三类调制模式,解析其形成机制与不同模式对PPG的影响特点。采用SST方法重构呼吸对PPG信号诱发的幅度、频率和强度分量,提升时频谱的能量聚集性。得到各分量时频谱后,融合三个频谱峰值检测出准确稳定的瞬时呼吸频率。以公开的基准呼吸信号数据库Capnobase开展呼吸率提取方法的评估测试。进行复杂应用场景下心率、呼吸率测量算法的验证和嵌入式样机的初步搭建。模拟了不同伤员位姿,从仰躺、侧卧两种体位采集正侧面人脸,测试本文算法在地面移动机器人（Unmanned Ground Vehicle,UGV）的应用性能。对比UGV和无人飞行器（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）在不同人脸采集距离的生理信号测量性能,突出了无人平台适应性,选用高性能计算板卡来搭建移动便捷式物理样机,实现算法实用化的初步探索。本文创新应用无人平台为技术目标载体,首次提出将RPPG技术应用于伤员生理参数获取。结合平台和技术优势,创新运用MRC算法进行多信号通路的分集合并,获取最大信噪比,从而得到稳健的PPG信号用于心率和呼吸率的测量。融合三种呼吸动作对PPG信号的调制影响,采用SST方法和峰值融合的方法来提取瞬时呼吸频率。本文创新实验设计来验证提出方法的真实应用性能,在多种常见位姿、远近测量距离、空地无人平台等实验条件下开展实验,数据结果表明本方法跟“金标准”设备和经典基准算法对比,本方法实现的非接触式心率、呼吸率测量具有较高准确度,在不同平台应用适应性好。论文研究成果对于提高无人平台的远程生理参数获取能力取得初步成效,为构建伤员模拟实验提供了思路参考,为进一步提升救援机器人执行伤员救援任务时的实战性能打下基础。
刘旭[9]（2020）在《基于机器人线激光扫描的叶片三维测量方法研究》文中研究说明航空发动机的研制是中国航空工业发展的关键问题,位居我国十三五规划纲要“百大工程”之首,在国防建设和军事科学等领域都具有十分重大的意义。叶片是航空发动机中的重要组成部分,是典型的三维自由扭曲面零件,需要能够在高速状态下稳定、持续地运行。这对叶片的测量加工制造提出了极其严格的要求。因此,亟需一种高精度的叶片测量和评定方法以确保其质量,研究一种叶片三维测量以及型面参数评定方法在航空发动机研制领域具有十分重要的意义。针对以上问题,本论文提出一种基于机器人线激光扫描的航空发动机叶片三维测量方法。通过六自由度机器人带动线激光传感器实现对叶片测量,并对叶片型面特征参数评定算法进行深入研究,以解决叶片加工精度评定问题,主要研究内容如下:首先,本论文提出由六自由度机器人带动线激光传感器对叶片进行扫描的系统测量模型。该模型通过Denavit-Hartenberg矩阵（D-H矩阵）建立机器人各个连杆之间的坐标转换关系;基于线激光传感器的测量原理设计加工了将线激光传感器固定在机器人末端的转接件。研究Eye-in-hand手眼标定方法,计算传感器坐标系到机器连杆坐标系的坐标转换矩阵,将线激光传感器测量的二维轮廓数据转换成基坐标系下的叶片三维点云数据。为了实现叶片的三维重构,基于PCL点云库实现点云数据处理与三维重构。通过基于统计分析技术的噪声滤除方法剔除点云中的噪声数据;再通过基于体素栅格的下采样算法对点云数据进行精简,以提高算法运行速度,完成点云数据的预处理。基于KD树结构建立点云数据索引,实现点云数据法向量的计算,并分别使用贪婪投影三角法和泊松曲面重建算法对叶片进行三维重构。为了实现对叶片加工精度的评定,开展了叶片型面参数评定算法研究。利用主成分分析法从测量点云中截取叶片型面点云数据,利用中折线二分法对型面点云进行排序,利用曲线检查法对型面点云进行去噪处理,通过最小包容区域直线逼近法提取近似弦线并对叶片型面点云进行分区;研究了基于最小二乘椭圆拟合法的前后缘特征提取算法并精确提取前后缘点,利用投影法提取弦长参数,利用改进的基于半径相等原理的中弧线提取方法提取中弧线,并提取最大厚度。最后,为了验证本论文所提出点云处理算法的有效性,开展了叶片测量点云三维重构与型面参数评定的实验研究。通过PCL点云库对测量点云数据进行三维重构,并与点云三维处理软件进行对比;从测量点云数据中截取不同高度处的型面点云,利用本文提出的算法计算其型面参数,并与CAD模型进行比较,验证本论文所提出的叶片型面参数评定算法的有效性。
曹冬旺[10]（2020）在《用于PDC钻头检测的线激光三维测量系统研究》文中认为基于工业机器人的三维测量系统是一种能够代替人工的自动化测量设备,高度自动化的设备是未来三维测量领域的发展方向。论文研究了一种能用于实现PDC钻头自动化测量的系统,该系统主要由线激光传感器与工业机器人组成,具有自动化程度高、灵活性好、非接触测量等优点。论文根据项目实际要求出发,设计了中转同步器、上位机软件、同步器软件及配套的机器人程序,在此基础上研究了手眼标定算法和点云滤波算法。论文的主要内容如下:（1）搭建中转同步平台:测量系统的数据传输中枢,完成数据同步采集、存储、回传以及实现工业机器人运动控制,其硬件方面采用Exynos4412作为主控芯片,测量传感器与中转同步平台采用USB通讯,PC机、中转同步平台及工业机器人之间通过TCP/IP协议通讯。软件方面采用Linux操作系统,该系统支持多任务为后续产品升级提供较好的软件平台。同步问题上提出使用同步脉冲的方式,来协调测量传感器与工业机器人同步工作。（2）设计上位机软件:针对PDC钻头测量修复项目编写上位机软件,完成传感器原始数据接收、滤波、坐标变换等处理,实现导入规划坐标从而控制机器人运动以及步进控制机器人运动。（3）优化手眼算法和点云算法:针对线激光传感器与工业机器人变换关系求解问题,对手眼标定算法进行了优化。对直通滤波算法进行了优化,通过附加k值判断,提高滤波效率。（4）完成试验测试:在试验中验证了滤波算法的可行性,分析了传感器光平面与标定球相交位置对测量结果的影响,并进一步给出了判别式,从而为标定过程中获取合理测量数据提供了依据。通过测试验证线激光三维测量系统的测量方案可行,该系统的测量精度能满足PDC钻头的测量要求,并可用于一般精度要求不是太高的场合,可为自动测量设备开发提供一定思路。
二、非接触式测量机器人（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、非接触式测量机器人（论文提纲范文）
（1）《光学三维坐标测量机产品手册》英译汉翻译实践报告（论文提纲范文）
| Abstract |
| 摘要 |
| Chapter One Introduction |
| 1.1 Background Information |
| 1.2 Objective and Significance |
| Chapter Two Analysis of the Source Text |
| 2.1 Content of the Source Text |
| 2.2 Features of the Source Text |
| 2.2.1 Lexical Features |
| 2.2.2 Syntactic Features |
| 2.3 Requirements of the Target Readers |
| Chapter Three Translation Process Description |
| 3.1 Preparations before the Translation |
| 3.1.1 Parallel Texts Reading |
| 3.1.2 Translation Tools Preparation |
| 3.1.3 Schedule Making and Quality Control Planning |
| 3.2 Efforts during the Translation |
| 3.2.1 Using Both Internal and External Tools to Assist Translation |
| 3.2.2 Asking for Advice from Experienced People |
| 3.2.3 Adopting Appropriate Expressions for Target Readers |
| 3.2.4 Using Critical Thinking to Ascertain Translation |
| 3.2.5 Proofreading the Translation |
| 3.3 Feedback after the Translation |
| Chapter Four Case Analysis |
| 4.1 Understanding |
| 4.1.1 Comprehending Specialized Knowledge |
| 4.1.2 Analyzing Context |
| 4.1.3 Focusing on Language Details |
| 4.2 Expressing |
| 4.2.1 Conveying Information Precisely |
| 4.2.2 Avoiding Euro-Chinese |
| 4.2.3 Ensuring Coherence |
| 4.3 Revision |
| 4.3.1 Being Faithful to the Source Text |
| 4.3.2 Adapting to the Principle of Reader-Orientation |
| Chapter Five Conclusion |
| 5.1 Findings |
| 5.2 Limitations |
| 5.3 Suggestions |
| Bibliography |
| Acknowledgements |
| Appendix Ⅰ Part of the Translation of Optical3D Coordinate Measuring MachineProducts Brochure |
| Appendix Ⅱ Terms |
| Appendix Ⅲ Abbreviations |
| Appendix Ⅳ Proper Nouns |
| Main Research Achievements During Postgraduate Study |
| 附件 |
（2）非接触式人体膝关节运动状态监测方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及需解决的问题 |
| 1.4 研究方案及论文结构 |
| 第二章 基于深度学习的人体髋-膝-踝和辅助点提取方法 |
| 2.1 基于Kinect3D相机的图像采集 |
| 2.1.1 彩色图像的采集 |
| 2.1.2 深度图像的采集 |
| 2.1.3 人体关节点部位数据的生成 |
| 2.2 基于深度学习的人体髋-膝-踝和辅助点提取 |
| 2.2.1 搭建人体髋-膝-踝关节及辅助点数据集 |
| 2.2.2 基于卷积神经网络的人体关节点及辅助点估计 |
| 2.2.3 训练结果及分析 |
| 2.3 本章总结 |
| 第三章 基于辅助点的非接触式人体膝关节模型参数提取 |
| 3.1 基于人体生物力学特性构建膝关节运动模型 |
| 3.1.1 人体髋-膝-踝关节运动模型 |
| 3.1.2 基于肌肉群生理学与关节运动的研究 |
| 3.1.3 增加辅助点的人体膝关节运动模型 |
| 3.2 非接触式人体膝关节运动状态处理方法 |
| 3.2.1 Kalman滤波算法 |
| 3.2.2 基于卡尔曼滤波算法的膝关节运动监测算法 |
| 3.2.3 惯性测量单元 |
| 3.3 非接触式人体膝关节运动监测方法 |
| 3.3.1 传统医学人体膝关节评分系统 |
| 3.3.2 增加辅助点的非接触式人体膝关节评分系统 |
| 3.4 本章总结 |
| 第四章 基于IMU传感器运动状态和医学膝关节状态量表评估 |
| 4.1 非接触式人体膝关节健康监测系统硬件设计 |
| 4.2 非接触式人体膝关节健康监测系统软件设计 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 4.3.1 非接触式监测数据与IMU传感器运动状态评估 |
| 4.3.2 非接触式监测结果与传统医学膝关节量表评估 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）火炮身管多几何量集成测量机器人控制系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 管类零件几何量测量国内外研究现状 |
| 1.2.1 管类零件多几何量测量国内外研究现状 |
| 1.2.2 管内测量机器人控制系统国内外研究现状 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 |
| 2 火炮身管孔径、圆度、壁厚及直线度集成测量方法 |
| 2.1 多几何量测量方案 |
| 2.1.1 测量需求与技术指标 |
| 2.1.2 测量原理与评定方法 |
| 2.1.3 集成测量机器人总体组成 |
| 2.2 几何量自适应测量方法 |
| 2.2.1 基于数据变化程度的自适应采样方法 |
| 2.2.2 几何量测量试验与结果分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 多几何量集成测量控制系统与软件开发 |
| 3.1 多几何量测量控制 |
| 3.1.1 测量机器人控制系统设计需求 |
| 3.1.2 多几何量数据采集系统设计 |
| 3.1.3 测量机器人运动控制系统设计 |
| 3.2 测量机器人驱动控制 |
| 3.2.1 基于PID的位置环控制算法 |
| 3.2.2 PID控制器程序设计 |
| 3.2.3 测量机器人驱动控制性能测试 |
| 3.3 集成测量软件开发 |
| 3.3.1 多几何量测量软件结构 |
| 3.3.2 测量软件功能模块设计 |
| 3.3.3 人机交互软件界面设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 多几何量精度分析与验证 |
| 4.1 多几何量测量精度影响因素分析 |
| 4.1.1 测量机器人定心精度 |
| 4.1.2 基于Grubbs准则的测量数据处理 |
| 4.2 多几何量测量精度验证试验 |
| 4.2.1 工艺样件的直线度测量试验 |
| 4.2.2 工艺样件的孔径及圆度测量试验 |
| 4.2.3 工艺样件的壁厚测量试验 |
| 4.3 实际身管多几何量测量 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（4）结构加强筋焊缝的视觉定位系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 焊接机器人的研究现状 |
| 1.2.2 焊缝跟踪定位技术的研究现状 |
| 1.2.3 自动焊接的发展趋势 |
| 1.3 论文的主要研究内容和章节安排 |
| 第二章 结构加强筋焊缝的视觉定位系统的总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 视觉定位系统的总体设计 |
| 2.2.1 定位的具体对象 |
| 2.2.2 系统的整体框架 |
| 2.2.3 系统设计的目标 |
| 2.3 定位系统的坐标变换 |
| 2.3.1 相机坐标变换 |
| 2.3.2 机器人坐标变换 |
| 2.4 定位系统的手眼标定 |
| 2.4.1 手眼标定的原理 |
| 2.4.2 方程参数的求取 |
| 2.4.3 标定实验与结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 结构加强筋点云的处理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 结构加强筋点云的预处理 |
| 3.2.1 点云的拓扑构建 |
| 3.2.2 点云的滤波与采样 |
| 3.3 结构加强筋点云的轮廓提取 |
| 3.3.1 Delaunay三角网格化 |
| 3.3.2 Alpha-Shape提取轮廓点 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 结构加强筋焊缝的插值配准与路径生成 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于薄板样条插值的配准 |
| 4.2.1 薄板样条插值原理 |
| 4.2.2 鲁棒性点对配准 |
| 4.2.3 配准仿真分析 |
| 4.3 结构加强筋焊缝的路径生成 |
| 4.3.1 焊接顺序的确定 |
| 4.3.2 样条曲线拟合焊缝 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 定位系统的搭建与实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 定位系统的硬件平台 |
| 5.2.1 3D结构光相机选型 |
| 5.2.2 机器人和机器人控制柜的选型 |
| 5.2.3 工控机和触摸屏的选型 |
| 5.2.4 焊枪和送丝装置的选型 |
| 5.2.5 硬件之间的通信设置 |
| 5.3 定位系统的软件平台 |
| 5.3.1 系统的开发环境 |
| 5.3.2 软件模块设计 |
| 5.4 焊缝定位结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（5）电磁式扭矩传感器原理、研究现状及发展趋势（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 电磁式扭矩传感器 |
| 1.1 电磁感应 |
| 1.2 电磁式扭矩传感器的结构及其工作原理 |
| 2 几种典型的电磁式扭矩传感器 |
| 2.1 立式电磁扭矩传感器 |
| 2.2 霍尔式扭矩传感器 |
| 2.3 差动式电磁感应转矩传感器 |
| 2.4 环型球栅式电磁扭矩传感 |
| 3 电磁式扭矩传感器技术现状及其应用 |
| 3.1 电磁扭矩传感器测量的扭矩为超大量程时的应用 |
| 1)电机行业的应用 |
| 2)机械旋转轴系的应用 |
| 3.2 电磁扭矩传感器测量的扭矩为大量程时的应用 |
| 3.3 电磁扭矩传感器测量的扭矩为中量程时的应用 |
| 1)汽车行业的应用 |
| 2)小型船舶及潜水器的应用 |
| 3)航空行业的应用 |
| 4)电机行业的应用 |
| 5)机械旋转轴系的应用 |
| 3.4 电磁扭矩传感器测量的扭矩为小量程时的应用 |
| 1)汽车行业的应用 |
| 2)医疗器械行业的应用 |
| 3.5 电磁扭矩传感器测量的扭矩为微小量程时的应用 |
| 1)医疗器械行业的应用 |
| 2)机器人行业的应用 |
| 3)生物医学行业的应用 |
| 4)电机行业的应用 |
| 4 制约电磁式扭矩传感器的发展因素 |
| 1)制作材料及技术 |
| 2)加工工艺 |
| 5 结 论 |
| 1)性能方面 |
| 2)结构方面 |
| 3)材料方面 |
（6）大口径钢管圆度测量系统及评定算法研究（论文提纲范文）
| 1 钢管非接触式测量系统设计 |
| 1.1 钢管非接触式测量系统平台搭建 |
| 1.2 测量原理 |
| 2 机器人测量姿态调整 |
| 2.1 姿态调整方案 |
| 2.2 获取轴线方向向量 |
| 2.3 机器人测量姿态调整 |
| 3 鲸鱼优化算法(WOA)的圆度误差评定 |
| 3.1 鲸鱼优化算法基本原理[10] |
| 3.2 最小区域圆法数学模型[11] |
| 3.3 WOA算法的圆度误差评定步骤 |
| 4 实验验证 |
| 4.1 WOA算法的评定结果验证 |
| 4.2 钢管非接触式测量系统实验验证 |
| 5 结论 |
（7）大口径管道几何量非接触式测量关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 大口径管道内径、圆度及直线度测量研究现状 |
| 1.2.1 管道内径与圆度测量研究现状 |
| 1.2.2 管道直线度测量研究现状 |
| 1.2.3 已有管道内径、圆度及直线度测量技术的不足 |
| 1.3 圆度及直线度误差评定算法研究现状 |
| 1.3.1 圆度误差评定算法研究现状 |
| 1.3.2 直线度误差评定算法研究现状 |
| 1.3.3 已有圆度及直线度误差评定算法的不足 |
| 1.4 研究的目的与意义 |
| 1.5 课题来源及主要研究内容 |
| 1.5.1 课题来源 |
| 1.5.2 主要研究内容 |
| 第2章 管道非接触式测量系统设计 |
| 2.1 测量系统的测量工作原理 |
| 2.1.1 测量系统的测量原理 |
| 2.1.2 测量系统相关坐标系建立 |
| 2.2 测量系统的硬件选型及程序设计 |
| 2.2.1 测量系统的总体结构 |
| 2.2.2 测量系统的硬件选型 |
| 2.2.3 测量系统的数据采集程序设计 |
| 2.2.4 测量系统的机器人程序设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 管道非接触式测量系统机器人测量姿态调整 |
| 3.1 姿态调整方案 |
| 3.2 管道轴线方向向量获取 |
| 3.3 机器人测量姿态调整 |
| 3.3.1 机器人姿态表示 |
| 3.3.2 旋转矩阵与欧拉角及四元数之间互相转化 |
| 3.3.3 机器人测量姿态调整 |
| 3.3.4 姿态调整的步骤及流程 |
| 3.3.5 机器人姿态调整控制程序设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 管道非接触式测量系统的圆度及直线度误差评定 |
| 4.1 圆度及直线度误差评定 |
| 4.1.1 圆度误差评定 |
| 4.1.2 直线度误差及评定 |
| 4.2 基于改进的鲸鱼优化算法的圆度及直线度误差评定 |
| 4.2.1 鲸鱼优化算法相关理论 |
| 4.2.2 改进的鲸鱼优化算法 |
| 4.2.3 改进的鲸鱼优化算法的步骤与流程 |
| 4.2.4 改进的鲸鱼优化算法的函数测试 |
| 4.3 改进的鲸鱼优化算法的圆度及直线度误差评定实例 |
| 4.3.1 改进的鲸鱼优化算法的圆度误差评定实例 |
| 4.3.2 改进的鲸鱼优化算法的直线度误差评定实例 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验与结果分析 |
| 5.1 管道非接触测量系统实验平台搭建 |
| 5.2 管道内径及圆度测量实验 |
| 5.3 管道轴线直线度测量实验 |
| 5.4 机器人测量姿态调整实验验证 |
| 5.5 管道非接触式测量系统的误差来源分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 攻读学位期间发表的学术论文及专利 |
| 致谢 |
（8）基于人体面部的非接触式生理参数获取方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 论文选题背景及研究意义 |
| 1.2 非接触式生理参数获取技术的研究状况 |
| 1.2.1 国内外发展现状 |
| 1.2.2 面临的难点与挑战 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 RPPG理论基础与原理分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 生理学基础与脉搏波波形 |
| 2.3 皮肤组织的光线吸收原理与人脸优势 |
| 2.4 技术基本框架及性能评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于RPPG的心率测量方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 人脸检测与跟踪 |
| 3.2.1 人脸检测 |
| 3.2.2 脸部跟踪 |
| 3.3 脉搏波信号提取与心率测量 |
| 3.3.1 RPPG信号数学模型 |
| 3.3.2 最大比合并算法 |
| 3.3.3 最佳权值计算与参数设置 |
| 3.3.4 心率测量 |
| 3.4 验证实验与数据分析 |
| 3.4.1 实验设置 |
| 3.4.2 实验结果与讨论 |
| 第四章 基于PPG信号的呼吸率测量方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 呼吸动作对脉搏波的调制模式 |
| 4.3 瞬时呼吸频率测量 |
| 4.3.1 同步压缩变换 |
| 4.3.2 多信号分量融合 |
| 4.4 验证实验与数据分析 |
| 4.4.1 基准算法与数据库 |
| 4.4.2 实验结果与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 模拟应用实验与嵌入式样机搭建 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 不同位姿的生理参数测量模拟实验 |
| 5.2.1 实验设置 |
| 5.2.2 数据结果与讨论 |
| 5.3 多平台下的生理参数测量模拟实验 |
| 5.3.1 实验设置 |
| 5.3.2 数据结果与讨论 |
| 5.4 嵌入式样机搭建—硬件选型与软件开发 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 主要简历 |
| 致谢 |
（9）基于机器人线激光扫描的叶片三维测量方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 航空发动机叶片测量方法国内外研究现状 |
| 1.2.2 航空发动机叶片型面评定技术国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 基于线激光传感器与六自由度机器人的叶片三维测量模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 UR六自由度机器人运动学模型 |
| 2.3 线激光传感器测量模型 |
| 2.4 总体测量方案 |
| 2.4.1 系统总体测量模型 |
| 2.4.2 手眼矩阵计算方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于PCL点云库的数据处理与三维重构算法设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 点云数据预处理 |
| 3.2.1 基于统计分析技术的噪声去除滤波方法 |
| 3.2.2 基于体素栅格的点云下采样方法 |
| 3.3 点云数据三维重构 |
| 3.3.1 点云KD树最近邻搜索 |
| 3.3.2 点云法向量的计算 |
| 3.3.3 泊松曲面重建 |
| 3.3.4 基于贪婪投影三角化的三维曲面重建方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 叶片型面特征参数提取算法设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 叶片特征参数定义 |
| 4.3 叶片型面点云数据提取 |
| 4.4 叶片型面点云数据预处理 |
| 4.4.1 点云数据排序 |
| 4.4.2 叶片点云数据去噪 |
| 4.4.3 叶片点云数据分区 |
| 4.5 叶片型面前后缘参数提取算法 |
| 4.5.1 前后缘头的拟合 |
| 4.5.2 前后缘点的精确提取 |
| 4.6 叶片型面弦长提取算法 |
| 4.7 叶片型面中弧线与最大厚度提取算法 |
| 4.7.1 等距线法 |
| 4.7.2 基于半径相等原理的中弧线提取算法 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 航空发动机叶片测量实验与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于测量点云数据的叶片三维重构实验 |
| 5.3 叶片型面参数提取实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（10）用于PDC钻头检测的线激光三维测量系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题研究背景及意义 |
| §1.1.1 课题研究背景 |
| §1.1.2 课题研究意义 |
| §1.2 测量设备国内外研究现状 |
| §1.2.1 测量技术 |
| §1.2.2 自动测量设备的应用及研究现状 |
| §1.3 本文主要内容 |
| §1.4 本章小结 |
| 第二章 系统总体方案设计 |
| §2.1 设计要求 |
| §2.2 三维测量系统组成及工作流程 |
| §2.2.1 系统组成及功能分析 |
| §2.2.2 系统工作流程 |
| §2.3 难点及解决方案 |
| §2.3.1 提高精度解决方案 |
| §2.3.2 通信协议解决方案 |
| §2.3.3 信号同步性解决方案 |
| §2.4 本章小结 |
| 第三章 中转同步器硬件设计及系统搭建 |
| §3.1 中转同步平台硬件设计 |
| §3.1.1 主控芯片选型 |
| §3.1.2 通讯接口电路设计 |
| §3.1.3 信号隔离电路设计 |
| §3.1.4 电源电路设计 |
| §3.1.5 辅助电路设计 |
| §3.2 中转同步器PCB板设计 |
| §3.3 中转同步平台系统搭建 |
| §3.3.1 Linux系统简介 |
| §3.3.2 Uboot移植 |
| §3.3.3 Linux内核移植 |
| §3.3.4 文件系统制作 |
| §3.4 本章小结 |
| 第四章 软件设计及程序设计 |
| §4.1 中转同步器软件设计 |
| §4.1.1 同步器软件界面设计 |
| §4.1.2 同步器软件程序设计 |
| §4.2 机器人程序设计 |
| §4.3 上位机软件设计 |
| §4.3.1 上位机软件界面设计 |
| §4.3.2 上位机程序设计 |
| §4.4 本章小结 |
| 第五章 手眼标定算法及数据处理算法 |
| §5.1 手眼标定算法 |
| §5.1.1 求解旋转矩阵R_t |
| §5.1.2 求解平移矩阵Tt |
| §5.2 点云滤波算法 |
| §5.2.1 直通滤波算法 |
| §5.2.2 统计滤波算法 |
| §5.2.3 半径滤波算法 |
| §5.3 本章小结 |
| 第六章 试验与测试 |
| §6.1 系统通电测试 |
| §6.2 数据采集同步性测试 |
| §6.2.1 同步信号测试 |
| §6.2.2 数据同步采集测试 |
| §6.3 数据处理算法试验 |
| §6.4 手眼标定及数据优劣判定 |
| §6.4.1 手眼标定试验 |
| §6.4.2 试验组数据优劣判断 |
| §6.5 误差分析及处理方法 |
| §6.6 测量精度及实际应用 |
| §6.6.1 测量精度 |
| §6.6.2 实际应用 |
| §6.7 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读硕士学位期间所取得研究成果 |
四、非接触式测量机器人（论文参考文献）
- [1]《光学三维坐标测量机产品手册》英译汉翻译实践报告[D]. 代雨. 齐鲁工业大学, 2021(09)
- [2]非接触式人体膝关节运动状态监测方法的研究[D]. 严纯贤. 北方工业大学, 2021(01)
- [3]火炮身管多几何量集成测量机器人控制系统研发[D]. 莫宇博. 大连理工大学, 2021(01)
- [4]结构加强筋焊缝的视觉定位系统设计[D]. 梁古南. 江南大学, 2021(01)
- [5]电磁式扭矩传感器原理、研究现状及发展趋势[J]. 李志鹏,王博男,孟旭,张超. 仪器仪表学报, 2021(01)
- [6]大口径钢管圆度测量系统及评定算法研究[J]. 许高齐,陈玉,邓启超,郭俊,李艳军. 安徽工程大学学报, 2020(04)
- [7]大口径管道几何量非接触式测量关键技术研究[D]. 许高齐. 安徽工程大学, 2020(04)
- [8]基于人体面部的非接触式生理参数获取方法[D]. 黄如强. 军事科学院, 2020(02)
- [9]基于机器人线激光扫描的叶片三维测量方法研究[D]. 刘旭. 哈尔滨工业大学, 2020
- [10]用于PDC钻头检测的线激光三维测量系统研究[D]. 曹冬旺. 桂林电子科技大学, 2020(04)