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第1章 引言 动机 计算机视觉为什么是困难的 图像表达与图像分析的任务 总结 参考文献 7第2章 图像及其表达与性质 图像表达若干概念 8连续图像函数 图像数字化 采样 量化 数字图像性质 数字图像的度量和拓扑性质 直方图 熵 图像的视觉感知 图像品质 图像中的噪声 彩色图像 色彩物理学 人所感知的色彩 彩色空间 调色板图像 颜色恒常性 摄像机概述 光敏传感器 黑白摄像机 彩色摄像机 总结 参考文献 34第3章 图像及其数学与物理背景 概述 线性 狄拉克（Dirac）分布和卷积 积分线性变换 作为线性系统的图像 积分线性变换引言 1D傅里叶变换 2 D傅里叶变换 采样与香农约束 离散余弦变换 小波变换 本征分析 奇异值分解 主分量分析 其他正交图像变换 作为随机过程的图像 图像形成物理 作为辐射测量的图像 图像获取与几何光学 镜头像差和径向畸变 从辐射学角度看图像获取 表面反射 总结 参考文献 67第4章 图像分析的数据结构 图像数据表示的层次 传统图像数据结构 矩阵 链 拓扑数据结构 关系结构 分层数据结构 金字塔 四叉树 其他金字塔结构 总结 参考文献 78第5章 图像预处理 像素亮度变换 位置相关的亮度校正 灰度级变换 几何变换 像素坐标变换 亮度插值 局部预处理 图像平滑 边缘检测算子 二阶导数过零点 图像处理中的尺度 Canny边缘提取 参数化边缘模型 多光谱图像中的边缘 频域的局部预处理 用局部预处理算子作线检测 角点（兴趣点）检测 最大稳定极值区域检测 图像复原 容易复原的退化 逆滤波 维纳滤波 总结 参考文献 118第6章 分割 I 阈值化 阈值检测方法 最优阈值化 多光谱阈值化 基于边缘的分割 边缘图像阈值化 边缘松弛法 边界跟踪 作为图搜索的边缘跟踪 作为动态规划的边缘跟踪 Hough变换 使用边界位置信息的边界检测 从边界构造区域 基于区域的分割 区域归并 区域分裂 分裂与归并 分水岭分割 区域增长后处理 匹配 匹配标准 匹配的控制策略 分割的评测问题 监督式评测 非监督式评测 总结 参考文献 175第7章 分割II 均值移位分割 活动轮廓模型——蛇行 经典蛇行和气球 扩展 梯度矢量流蛇 几何变形模型——水平集和测地活动轮廓 模糊连接性 面向基于3D图的图像分割 边界对的同时检测 次优的表面检测 图割分割 最优单和多表面分割 总结 参考文献 224第8章 形状表示与描述 区域标识 基于轮廓的形状表示与描述 链码 简单几何边界表示 边界的傅里叶变换 使用片段序列的边界描述 B样条表示 其他基于轮廓的形状描述方法 形状不变量 基于区域的形状表示与描述 简单的标量区域描述 矩 凸包 基于区域骨架的图表示 区域分解 区域邻近图 形状类别 总结 参考文献 263第9章 物体识别 知识表示 统计模式识别 分类原理 分类器设置 分类器学习 支持向量机 聚类分析 神经元网络 前馈网络 非监督学习 Hopfield神经元网络 句法模式识别 语法与语言 句法分析与句法分类器 句法分类器学习与语法推导 作为图匹配的识别 图和子图的同构 图的相似度 识别中的优化技术 遗传算法 模拟退火 模糊系统 模糊集和模糊隶属函数 模糊集运算 模糊推理 模糊系统设计与训练 模式识别中的Boosting方法 总结 参考文献 314第10章 图像理解 图像理解控制策略 并行和串行处理控制 分层控制 自底向上的控制 基于模型的控制 混合的控制策略 非分层控制 RANSAC：通过随机抽样一致来拟合 点分布模型 活动表观模型 图像理解中的模式识别方法 基于分类的分割 上下文图像分类 Boosted层叠分类器用于快速物体检测 场景标注和约束传播 离散松弛法 概率松弛法 搜索解释树 语义图像分割和理解 语义区域增长 遗传图像解释 隐马尔可夫模型 应用 耦合的HMM 贝叶斯信念网络 高斯混合模型和期望最大化 总结 参考文献 380第11章 3D视觉和几何 3D视觉任务 Marr理论 其他视觉范畴：主动和有目的的视觉 射影几何学基础 射影空间中的点和超平面 单应性 根据对应点估计单应性 单透视摄像机 摄像机模型 齐次坐标系中的投影和反投影 从已知场景标定一个摄像机 从多视图重建场景 三角测量 射影重建 匹配约束 光束平差法 升级射影重建和自标定 双摄像机和立体感知 极线几何学——基本矩阵 摄像机的相对运动——本质矩阵 分解基本矩阵到摄像机矩阵 从对应点估计基本矩阵 双摄像机矫正结构 矫正计算 三摄像机和三视张量 立体对应点算法 距离图像的主动获取 由辐射测量到3D信息 由阴影到形状 光度测量立体视觉 总结 参考文献 428第12章 3D视觉的应用 由X到形状 由运动到形状 由纹理到形状 其他由X到形状的技术 完全的3D物体 3D物体、模型以及相关问题 线条标注 体积表示和直接测量 体积建模策略 表面建模策略 为获取完整3D模型的面元标注与融合 基于3D模型的视觉 一般考虑 Goad算法 基于模型的亮度图像曲面物体识别 基于模型的距离图像识别 3D场景的2D视图表达 观察空间 多视图表达和示象图 作为2D视图结构化表达的几何基元 利用存储的2D视图显示3D真实世界场景 实例研究——由未组织的2D视图集重建3D 总结 参考文献 464第13章 数学形态学 形态学基本概念 形态学四原则 二值膨胀和腐蚀 膨胀 腐蚀 击中击不中变换 开运算和闭运算 灰度级膨胀和腐蚀 顶面、本影、灰度级膨胀和腐蚀 本影同胚定理和膨胀、腐蚀及开、闭运算的性质 顶帽变换 骨架和物体标记 同伦变换 骨架和最大球 细化、粗化和同伦骨架 熄灭函数和最终腐蚀 最终腐蚀和距离函数 测地变换 形态学重构 粒度测定法 形态学分割与分水岭 粒子分割、标记和分水岭 二值形态学分割 灰度级分割和分水岭 总结 参考文献 495第14章 图像数据压缩 图像数据性质 图像数据压缩中的离散图像变换 预测压缩方法 矢量量化 分层的和渐进的压缩方法 压缩方法比较 其他技术 编码 JPEG和MPEG图像压缩 JPEG——静态图像压缩 JPEG-2000压缩 MPEG——全运动的视频压缩 总结 参考文献 511第15章 纹理 统计纹理描述 基于空间频率的方法 共生矩阵 边缘频率 基元长度（行程） Laws纹理能量度量 分形纹理描述 多尺度纹理描述——小波域方法 其他纹理描述的统计方法 句法纹理描述方法 形状链语法 图语法 分层纹理中的基元分组 混合的纹理描述方法 纹理识别方法的应用 总结 参考文献 532第16章 运动分析 差分运动分析方法 光流 光流计算 全局和局部光流估计 局部和全局相结合的光流估计 运动分析中的光流 基于兴趣点对应关系的分析 兴趣点的检测 兴趣点的对应关系 特定运动模式的检测 视频跟踪 背景建模 基于核函数的跟踪 目标路径分析 辅助跟踪的运动模型 卡尔曼滤波器 粒子滤波器 总结 参考文献 575词汇 581
硕士论文的参考文献格式
在平时的学习、工作中，大家对论文都再熟悉不过了吧，论文是讨论某种问题或研究某种问题的文章。你写论文时总是无从下笔？以下是我整理的硕士论文的参考文献格式，仅供参考，欢迎大家阅读。
一、参考文献的类型
参考文献(即引文出处)的类型以单字母方式标识，具体如下：
M——专著 C——论文集 N——报纸文章
J——期刊文章 D——学位论文 R——报告
对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。
对于英文参考文献，还应注意以下两点：
①作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是： 姓，名字的首字母. 如： Malcolm Richard Cowley 应为：Cowley, .，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norris, F. & .;
②书名、报刊名使用斜体字，如：Mastering English Literature，English Weekly。
二、参考文献的格式及举例
1.期刊类
【格式】[序号]作者.篇名[J].刊名，出版年份，卷号(期号)：起止页码.
【举例】
[1] 王海粟.浅议会计信息披露模式[J].财政研究，2004,21(1)：56-58.
[2] 夏鲁惠.高等学校毕业论文教学情况调研报告[J].高等理科教育，2004(1):46-52.
[3] Heider, . The structure of color space in naming and memory of two languages [J]. Foreign Language Teaching and Research, 1999, (3): 62 – 67.
2.专著类
【格式】[序号]作者.书名[M].出版地：出版社，出版年份：起止页码.
【举例】[4] 葛家澍，林志军.现代西方财务会计理论[M].厦门：厦门大学出版社，2001：42.
[5] Gill, R. Mastering English Literature [M]. London: Macmillan, 1985: 42-45.
3.报纸类
【格式】[序号]作者.篇名[N].报纸名，出版日期(版次).
【举例】
[6] 李大伦.经济全球化的重要性[N]. 光明日报，1998-12-27(3).
[7] French, W. Between Silences: A Voice from China[N]. Atlantic Weekly, 1987-8-15(33).
4.论文集
【格式】[序号]作者.篇名[C].出版地：出版者，出版年份：起始页码.
【举例】
[8] 伍蠡甫.西方文论选[C]. 上海：上海译文出版社，1979：12-17.
[9] Spivak,G. “Can the Subaltern Speak?”[A]. In & L. Grossberg(eds.). Victory in Limbo: Imigism [C]. Urbana: University of Illinois Press, 1988, .
[10] Almarza, . Student foreign language teacher’s knowledge growth [A]. In and (eds.). Teacher Learning in Language Teaching [C]. New York: Cambridge University Press. 1996. .
5.学位论文
【格式】[序号]作者.篇名[D].出版地：保存者，出版年份：起始页码.
【举例】
[11] 张筑生.微分半动力系统的不变集[D].北京：北京大学数学系数学研究所, 1983：1-7.
6.研究报告
【格式】[序号]作者.篇名[R].出版地：出版者，出版年份：起始页码.
【举例】
[12] 冯西桥.核反应堆压力管道与压力容器的LBB分析[R].北京：清华大学核能技术设计研究院, 1997：9-10.
7.条例
【格式】[序号]颁布单位.条例名称.发布日期
【举例】[15] 中华人民共和国科学技术委员会.科学技术期刊管理办法[Z].1991—06—05
8.译著
【格式】[序号]原著作者. 书名[M].译者，译.出版地：出版社，出版年份：起止页码.
三、注释
注释是对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明。注释前面用圈码①、②、③等标识。
四、参考文献
参考文献与文中注(王小龙，2005)对应。标号在标点符号内。多个都需要标注出来，而不是1-6等等 ，并列写出来。
最后，引用毕业论文属于学位论文，如格式5
5.学位论文
【格式】[序号]作者.篇名[D].出版地：保存者，出版年份：起始页码.
【举例】
[11] 张筑生.微分半动力系统的不变集[D].北京：北京大学数学系数学研究所, 1983：1-7.
参考文献的`作用主要有：
1、反映研究者的研究基础。科研工作具有继承性，大多研究成果是对前人研究的一种深化和拓展。
2、尊重前人和他人的知识成果。参考文献是前人研究成果的一种表现形式，引用参考文献是论文作者的权利，而著录参考文献则是其法律义务，引用了前人的资料又不列出参考文献，会被认为是抄袭或剽窃行为。
3、反映论文作者的科学态度。说明本文所引用的论点、资料和数据均有出处可查，以便读者核查。
4、向读者推荐一批经过精选的文献。参考文献能为读者深入探讨某些问题提供有关文献的线索，帮助其查阅原始文献，进一步研读作者引用的内容，以求证自己的观点和解决自己的需求。
5、节约论文篇幅。在科研论文中，作者引用或借鉴别人的方法和观点来佐证自己将要展开的论点等，如果把所涉及的内容全都写下来，有时候容易造成论文内容繁琐、重点不明。正确列出了所引的参考文献，论文中所需表述的内容凡已有文献所载者不必详述，只需标注参考文献号码即可解决.
专著著录格式
[序号] 著者.书名[M].版本(第一版不写).出版地：出版者，出版年.起止页码 例：[1] 孙家广，杨长青.计算机图形学[M].北京：清华大学出版社， Sun Jiaguang, Yang Changqing. Computer graphics[M].Beijing: Tsinghua University Press,(in Chinese)
例：[2] Skolink M I. Radar handbook[M]. New York: McGraw-Hill, 1990
期刊著录格式
[序号] 作者.题名[J].刊名，出版年份，卷号(期号)：起止页码 例：[3] 李旭东，宗光华，毕树生，等.生物工程微操作机器人视觉系统的.研究[J].北京航空航天大学学报，2002，28(3)：249～252
Li Xudong, Zong Guanghua, Bi Shusheng, et al. Research on global vision system for bioengineering-oriented micromanipulation robot system[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2002,28(3):249～252(in Chinese)
论文集著录格式
[序号] 作者.题名[A].见(英文用In)：主编.论文集名[C].出版地：出版者，出版年.起止页码 例：[4]张佐光，张晓宏，仲伟虹，等.多相混杂纤维复合材料拉伸行为分析[A].见：张为民编.第九届全国复合材料学术会议论文集(下册)[C].北京：世界图书出版公司，～416
例：[5]Odoni A R. The flow management problem in air traffic control[A]. In:Odoni A R, Szego G,eds. Flow Control of Congested Networks[C].Berlin: Springer-Verlag,～298
学位论文著录格式
[序号] 作者.题名[D].保存地点：保存单位，年
例：[6] 金 宏.导航系统的精度及容错性能的研究[D].北京：北京航空航天大学自动控制系，1998
导语：硕士是一个介于学士及博士之间的研究生学位，拥有硕士学位者通常象征具有基础的独立的研究能力。下面是我为大家整理的硕士论文参考文献标注方法大全，欢迎大家阅读！
参考文献
学术研究应精确、有据、坦诚、创新和积累。
而其中精确、有据和积累需要建立在正确对待前人学术成果的基础上。
对学位论文中包含的其他人已经发表或撰写过的材料，或为获得其它教育机构的学位证书而使用过的材料，或与作者一同工作的指导教师和同事对本研究所做的任何贡献，均应在论文中做出明确的标引和说明。
因此，凡有直接引用他人成果(文字、数字、事实以及转述他人的观点)之处，均应加标注说明列于参考文献中，以避免论文抄袭现象的发生，见附件13：《北京航空航天大学研究生院关于研究生撰写论文引用参考文献应注意的问题》。
研究生学位论文参考文献著录及标引按照国家标准《文后参考文献著录规则》(GB7714)和中国博硕士学位论文编写与交换格式。
正文中标注
(1)标注格式：引用参考文献标注方式应全文统一，标注的格式为[序号]，放在引文或转述观点的最后一个句号之前，所引文献序号用小4号Times New Roman体、以上角标形式置于方括号中，如：“…成果[1]”。
(2)序号：标注的序号可选择如下两种方式之一：根据在正文中被首次引用出现的先后次序递增，或者按第一作者姓的英文字母或拼音字母的英文字母顺序递增。
如一篇论著在论文中多处引用时，以第一次出现的序号为准;当某一论述同时引证多篇参考文献时，应采用[1， 2，…]的格式，标注方括号中的序号按增序排列。
(3)当提及的参考文献为文中直接说明时，其序号应该与正文排齐，如“由文献[8, 10-14]可知：”。
参考文献著录标准及格式
参考文献著录应项目齐全、内容完整、顺序正确、标点无误。
具体要求如下：
(1)著录格式：参考文献的序号左顶格，并用数字加方括号表示，如[1]，[2]，…，每一参考文献条目的最后不用加结束符。
在参考文献中的标点符号都采用“半角标点符号+空格”形式。
(2)排列顺序：根据正文中首次引用出现的先后次序递增，或者按第一作者姓的英文字母或拼音字母的英文字母顺序递增，与正文中的指示序号一致。
(3)作者姓名：只有3位及以内作者的，其姓名全部列上，中外作者一律姓前名后，外国人的名可用第一个字母的大写代替，如：William E.(名) Johns(姓)在参考文献中应写为Johns .;有3位以上作者的，只列前3位，其后加“，等”或“，et al”。
(4)参考文献类型及标识：根据GB3469规定，对各类参考文献应在题名后用方括号加单字母方式加以标识。
以纸张为载体的传统文献类型及标识，见表1。
传统文献的类型标识
类型标识 J M C A D P
参考文献类型 标准
(Standard) 报纸文章(Newspaper) 报告
(Report) 资料汇编(General) 其它文献
类型标识 S N R G Z
非纸张型载体的电子文献类型及标识：对于数据库(Database)、计算机程序(Computer Program)、光盘图书(Monograph on CD-ROM)、电子公告(Electronic Bulletin Board)等非纸张型载体的电子文献类型的标识，见表2。
电子文献的类型标识
参考文献类型 数据库 计算机程序 图书 电子公告
类型标识 DB CP M EB
以纸张为载体的传统文献在引作为参考文献时不必著明其载体类型，而非纸张型载体的电子文献当被引用为参考文献时需在参考文献类型标识中同时表明其载体类型，见表3。
这样，非纸张型载体类型的参考文献类型标识格式为：[电子文献类型标识/载体类型标识]，如：
[DB/OL] 联机网上数据库(Database online)
[DB/MT] 磁带数据库(Database on magnetic tape)
[M/CD] 光盘图书(Monograph on CD-ROM)
[CP/DK] 磁盘软件(Computer Program on disk)
[J/OL] 网上期刊磁盘软件(serial online)
[EB/OL] 网上电子公告(Electronic Bulletin Board online)
表3 非纸张型载体的类型标识
非纸张型载体 磁带 磁盘 光盘 联机网络
载体类型标识 MT DK CD OL
(5)著录格式其它说明：原本就缺少某一项时，可将该项连同与其对应的标点符号一起略去;页码不可省略，起止页码间用“-”相隔，不同的引用范围间用“,”相隔。
(6)各类引用参考文献条目的编排格式及举例，见表4。
参考文献条目的编排格式
序号 文献类型 格式及示例
[序号]作者. 文献题名[J] . 刊名, 出版年份, 卷号(期号)： 起止-页码
正文中标注文献的方法有很多，但国际上在学术专著和论文中使用最为广泛的是“作者年份法”，即在所引用的观点、结论或成果等资料后插入圆括号，在圆括号中注明所参考文献的作者姓名和文献发表的`年份，二者之间用逗号分隔。
所标注文献的完整信息则列在文章结尾的参考文献列表中，读者根据所标注的作者姓氏和发表年份加上圆括号来标注。
例如(David,1997);中文文献用作者姓名和发表年份加上圆括号来标注，例如(张五常，2000)。
当文献作者在三个以内时，标注全部作者;超过三个时，只标注前三个作者，再加上“等”或者“et al”，例如(章三封，李斯，汪五得 等，2001)，或(Sommerset ,Farrel and Lovekin, et al, 2000)。
如果同一作者有一个以上同一年份的文献被引用，那么在文献标注和参考文献目录里就要增加一个标识符，如(章三封，2001a),(章三封，2001b)。
如果文献中已经出现了作者姓名，可以从括号里省略作者名字，例如“Sommerset(2000)指出……”。
当需要指明所参考的观点、思想或引文的具体出处时，则还要在圆括号内年份的后面增加页码数，例如，(章三封，2001，pp125-132),“安德鲁和希尔德布兰德(1982，p138)指出……”。
对网上下载的文献同样采用作者年份法标注。
没有作者和时间的文献显然缺少必要的可靠性和权威性，不能作为学术论文的参考文献。
用中文翻译的外文文献视同中文文献处理。
对应于正文中的作者年份标注法，论文附录的参考文献应当按照姓氏或者姓氏汉语拼音的字母顺序排列，具体表示方法在节介绍。
显然，采用作者年份法不必考虑文献出现的先后顺序和次数，同一文献在正文中可以多次引用和标注，而在参考文献目录中则只应也只需列举一次。
除此之外，正文中还可以使用脚注对论文中有关术语、公式、背景或数据计算予以解释或说明、对直接引用的数据资料注明数据来源。
脚注要顺序编号。
脚注可以每一页单独编号，也可以在论文的每一章中统一编号。
如果每一页单独编号，则脚注要在当页的下面给出。
脚注用Microword的插入功能实现比较简单。
脚注的标识可以用数字1，2等，也可以用符号①，②等，还可以用[1]，[2]等。
脚注的资料来源表示方法同参考文献，资料来源主要有中文书籍、中文杂志、英文书籍、英文杂志、Internet网址等，都可以参照参考文献中的表示方法，但书籍一定要标明页码。
脚注行文用五号宋体，如果脚注中有多行，则行距应比正文中的行距小。
由于正文中的数据来源用当页的脚注给出，图表的数据来源在图表下面或当页脚注注释，因此，年鉴和手册之类的出版物一般不应作为参考文献。
参考文献在正文中采用作者年份法标注，与之相应，在参考文献列表中，应当按作者姓氏顺序编号。
汉字姓名以姓氏汉语拼音字母为序，英语姓名以姓氏字母为序。
在前面加上方括号序号只是为了便于计数。
间隔符可以用圆点符“.”，也可以用逗号“，”。
但在使用国外参考文献时，对于外国作者，一般应当姓在前，用英文“,”间隔姓和名。
但如果名在前，则用一个空格间隔名和姓。
参考文献中的年份表示为“年.月.日.”
参考文献建议中文使用五号宋体，英文使用五号Times New Roman。
建议同一文献的行间距减小，不同文献间的行距则较大，利用段间距方法很容易做到这一点。
可列于参考文献表的文献类型包括学术期刊论文、学术会议论文集、学位论文、学术专著、专利、网上学术论文等。
其著录格式分别如下：
(1)学术期刊： [顺序编号] 作者(3人以内全部写上，3人以上只写3人再加等或et al).文章名称.期刊名称，年号.卷号(期号)：起页～止页
(2)学术会议论文集：[顺序编号] 作者(3人以内全部写上，3人以上只写3人再加等或et al).文章名称.in(见)：整本文集的编者姓名ed.(多编者用eds.).文集名.会址.开会年.出版地：出版者,出版年.起页～止页
(3)学位论文：[顺序编号] 作者.题名：[博士或硕士学位论文]。
保存地点：保存单位(如华中科技大学图书馆)，年份.
(4)学术著作：[顺序编号] 作者(3人以内全部写上，3人以上只写3人再加等或et al).书名.版本(第x版).译者.出版地：出版者，出版年.起页～止页
(5)专利：[顺序编号] 专利申请者.专利题名.专利国别，专利文献种类，专利号，出版年，起页～止页
(6)网上论文：[顺序编号] 作者(3人以内全部写上，3人以上只写3人再加等或et al).题名.网址.网页名.文献完成或上网发表时间
具体知网检测系统识别参考文献的标准：
1. 有明显的“参考文献”标记，参考文献4个字独占一行，下面是各个参考文献条目；
2. 每个参考文献有明显的标号，标号可以是以下任意一种：【Num】、[Num]、(Num)；
3. 标号可以是Word自动生成也可以手工书写；
4. 标号内不要添加标点符号，例如：不要[Num.]或(Num、)等；
5. 每个参考文献中最好有时间休息或者URL或《》书目信息；
6. 一条参考文献内及在此条参考文献没有结束时不要有手动换行或者回车符（即顺其自然，满行后会自动换行，请勿人为！）
我的方法，辅助软件endnote，大概三个环节：
1.整理独立的参考文献文件夹。
a. 把你所用到的参考文献都下载到这个文件夹内备份（为了日后方便查询）
b. 文件夹名为“时间+主题”（为了方便几年内的管理和查询）
c. 内部文献根据主题、内容和格式（包括期刊、书籍、会议）分类（为了方便日后查询）
d. 时刻更新和备份文件夹（避免日后出现什么问题）
2.整理endnote中library的条目
a. 在endnote中建立“my library”，名字定位“时间+主题”（为了方便管理）
b. my library中列出多个子条目，名字为“主题”（为了方便管理和查询）
c. 在百度学术或者谷歌学术下载所有文献的“endnote”格式的标签（为了之后的导入）
d. 将文献标签导入到你的my library中，按照类型分到各个条目（方便日后查询）
e. 参考第一个环节的下载文献，根据内容修正你所下载文献标签不一致的地方（百度学术和谷歌学术有时会出错的），常见的错误包括：作者的名字表达方式，文献题目的大小写，引用页数的范围等。
3.导入endnote中标签到word文档中
a. 将你的整理好的文献标签，通过word内的endnote选项，链接并插入到你的word正文中；
b. 根据你论文或者目标期刊的要求，修正你的插入方式和显示格式（这个在endnote里面调，草稿阶段用numbered或者nature就好）；
c. 插入完成后，检查最后的reference页，看有没有什么错误，并及时修正。
这么做的优势
1.准确性高：不会出错，因为你的每个标签都和文献原文对照过，没有任何人有理由批评你；
2.操作方便：endnote的文献标签一旦导入，便可以永久使用；
3.保存时长：你的library可以用一辈子，包括你所备份的参考文献文件夹，五六年后都很方便查询；
4.更新及时：endnote会随时自动更新你的标签页，而且不会出错；
5.调整方便：你可以随时根据你的目标期刊调整你的文献的插入方式和显示方式。
1 专著著录格式
［序号］著者.书名［M］.版本(第一版不写).出版地：出版者，出版年.起止页码
例:
［1］孙家广，杨长青.计算机图形学［M］.北京：清华大学出版社，——28
Sun Jiaguang, Yang Changqing. Computer graphics［M］.Beijing: Tsinghua University Press,——28(in Chinese)
例:
［2］Skolink M I. Radar handbook［M］. New York: McGraw-Hill, 1990
2 期刊著录格式
［序号］作者.题名［J］.刊名，出版年份，卷号(期号)：起止页码
例:
［3］李旭东，宗光华，毕树生，等.生物工程微操作机器人视觉系统的研究［J］.北京航空航天大学学报，2002，28(3)：249——252
3论文集著录格式
［序号］作者.题名［A］.见(英文用In)：主编.论文集名［C］.出版地：出版者，出版年.起止页码
例:
［4］张佐光，张晓宏，仲伟虹，等.多相混杂纤维复合材料拉伸行为分析［A］．见：张为民编.第九届全国复合材料学术会议论文集(下册)［C］．北京：世界图书出版公司，——416
例:
［5］Odoni A R. The flow management problem in air traffic control［A］. In: Odoni A R, SzegoG,eds. Flow Control of Congested Networks［C］. Berlin: Springer-Verlag,——298
4 学位论文著录格式
［序号］作者.题名［D］.保存地点：保存单位，年
例:
［6］金宏.导航系统的精度及容错性能的研究［D］.北京：北京航空航天大学自动控制系，1998
5 科技报告著录格式
［序号］作者.题名［R］.报告题名及编号，出版年
例:
［7］KyungmoonNho. Automatic landing system design using fuzzy logic[R].AIAA-98-4484,1998
6 国际或国家标准著录格式
[序号]标准编号，标准名称［S］
例:
［8］GB/T 16159——1996，汉语拼音正词法基本规则［S］
7 专利著录格式
［序号］专利所有者.专利题名［P］.专利国别：专利号，出版日期
8 电子文献著录格式
文献类型/载体类型标识]：[J/OL]网上期刊、[EB/OL]网上电子公告、 [M/CD]光盘图书、[DB/OL]网上数据库、[DB/MT]磁带数据库［序号］主要责任者.电子文献题名［电子文献及载体类型标识］.电子文献的出版或获得地址，发表更新日期/引用日期
［12］王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展［EB/OL］，1998-08-16/1998-10-01. ［8］万锦.中国大学学报文摘（1983-1993）.英文版［DB/CD］.北京：中国大百科全书出版社，1996
［序号］作者.题名［电子文献/载体类型标识］.电子文献的出处或可获得地址，发表或更新日期/引用日期
例:
［10］王明亮.关于中国学术期刊标准化数据系统工程的进展［EB/OL］．
说明：
①参考文献应是公开出版物，按在论著中出现的先后用阿拉伯数字连续排序.
②参考文献中外国人名书写时一律姓前，名后，姓用全称，名可缩写为首字母(大写)，不加缩写点(见例2).
③参考文献中作者为3人或少于3人应全部列出，3人以上只列出前3人，后加"等"或"et al"(见例3).
④在著录中文参考文献时应提供英文著录，见例1、例3.
⑤参考文献类型及其标识见表1，电子参考文献类型及其标识见表2.
⑥电子文献的载体类型及其标识为：磁带——MT，磁盘——DK，光盘——CD
【拓展内容】
论文参考文献的分类
按参考文献的提供目的划分，可分为引文文献、阅读型文献和推荐型文献3大类.
①引文文献是著者在撰写或编辑论著的过程中，为正文中的直接引语 （如数据、公式、理论、观点、图表等） 或间接引语而提供的有关文献信息资源.
②阅读型文献是著者在撰写或编辑论著的过程中，曾经阅读过的文献信息资源.
③推荐型文献通常是专家或教师为特定读者、特定目的而提供的、可供读者查阅的文献信息资源.
参考文献格式要求
1.参考文献按正文部分标注的序号依次列出，并在序号中加[].
2.对于常见的各类参考文献标注方法如下：
1） 著作：作者姓名，题名[M].出版地：出版者，出版年.
2） 期刊论文：作者姓名. 题名[J].期刊名称，年，卷 （期） :页码.
3） 会议论文集：作者姓名. 题名[C]//论文集名称，会议地点，会议日期.
4） 学位论文：作者姓名. 题名[D].出版地：出版者，出版年.
5） 专利文献：专利申请者或所有者姓名. 专利题名：专利国别，专利号[P].公告日期或公开日期. 获取路径.
6） 电子文献：作者姓名. 题名[文献类型标志 （含文献载体标志） 见其它].出版地：出版者，出版年 （更新或修改日期） , 获取路径.
7） 报告：作者姓名. 题名[R].出版地：出版者，出版年.
8） 标准：标准号. 题名[S].出版地：出版者，出版年.
3.同一著作中作者姓名不超过3名时，全部照录，超过3名时，只著录前3名作者，其后加“, 等”.
4.其他：数据库 （DB） , 计算机程序 （GP） , 光盘 （CD） , 联机网络 （OL） .
以上就是关于“硕士论文参考文献怎么标注”的相关介绍，对于硕士论文参考文献的书写，要掌握写作的方法和具体的要求，尤其是对于参考文献的标注，要掌握写作的具体格式，根据论文引用的资料来进行参考文献的标注，这样才能够让自己的论文整体的结构更加的严谨。
机器视觉技术目前未能得到广泛应用的原因主要是产品成本过高.还没有形成广泛应用的环境 。但是从发展的角度来看.长期积累的人工检测成本也将会与机器视觉设备持平.在高速生产 线上匹配机器视觉设备将会是一个比较明显的发展趋势。伴随着各类企业逐渐提升档次及逐 渐完善.企业对机器视觉技术的需求会越来越普遍。鼎纳自动化的机器视觉技术对于一些比较 复杂或特定的检测项目。机器视觉技术的确可以给与最安全、最清晰的检测。
机器视觉相关技术研发与日俱增
从我国机器视觉专利技术总体申请量变化趋势来看，机器视觉相关技术研发与日俱增。截至2020年10月21日，我国与机器视觉相关的专利申请数量为12441项。2010年机器视觉相关申请数量为215项，至2019年，申请数量达到2074项。截至2020年10月21日，与机器视觉相关的专利申请量为694项。
注：在SooPAT 输入“机器视觉”搜索结果，2020年数据截至2020年10月21日。
2010年，我国机器视觉相关专利公开数量为183项，至2019年，公开数量达到2482项。截至2020年10月21日，与机器视觉相关的专利公开量为2212项。
注：在SooPAT 输入“机器视觉”搜索结果，2020年数据截至2020年10月21日。
高校成为机器视觉技术研发主力军
从我国机器视觉技术申请人构成来看，大学高校是机器视觉技术研发的主力军。截至2020年10月21日，前十位申请人中九位是高校，其中浙江大学和华南理工大学最多均为148项，均占比，广东工业大学申请专利数量排第三，为142项，占比。
注：在SooPAT 输入“机器视觉”搜索结果，2020年数据截至2020年10月21日。
机器视觉技术主要以物理的测量、计算方面为主
从我国机器视觉部类构成来看，G(物理)部类是机器视觉技术的主要类别，占据近六成的比例。截至2020年10月21日，部类中G(物理)占比为59%，其次为B(作业;运输)占比22%，H(电学)占比8%，A(农业)占比6%。
注：在SooPAT 输入“机器视觉”搜索结果，2020年数据截至2020年10月21日。
按大类来划分，物理部类下的G01(测量;测试)和G06(计算;推算;计数)占据机器视觉专利过半的份额，分别为32%和23%。。B07(将固体从固体中分离;分选)和H04 (电通信技术)均占比6%。
注：在SooPAT 输入“机器视觉”搜索结果，2020年数据截至2020年10月21日。
—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》。
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
第1章 引言 动机 计算机视觉为什么是困难的 图像表达与图像分析的任务 总结 参考文献 7第2章 图像及其表达与性质 图像表达若干概念 8连续图像函数 图像数字化 采样 量化 数字图像性质 数字图像的度量和拓扑性质 直方图 熵 图像的视觉感知 图像品质 图像中的噪声 彩色图像 色彩物理学 人所感知的色彩 彩色空间 调色板图像 颜色恒常性 摄像机概述 光敏传感器 黑白摄像机 彩色摄像机 总结 参考文献 34第3章 图像及其数学与物理背景 概述 线性 狄拉克（Dirac）分布和卷积 积分线性变换 作为线性系统的图像 积分线性变换引言 1D傅里叶变换 2 D傅里叶变换 采样与香农约束 离散余弦变换 小波变换 本征分析 奇异值分解 主分量分析 其他正交图像变换 作为随机过程的图像 图像形成物理 作为辐射测量的图像 图像获取与几何光学 镜头像差和径向畸变 从辐射学角度看图像获取 表面反射 总结 参考文献 67第4章 图像分析的数据结构 图像数据表示的层次 传统图像数据结构 矩阵 链 拓扑数据结构 关系结构 分层数据结构 金字塔 四叉树 其他金字塔结构 总结 参考文献 78第5章 图像预处理 像素亮度变换 位置相关的亮度校正 灰度级变换 几何变换 像素坐标变换 亮度插值 局部预处理 图像平滑 边缘检测算子 二阶导数过零点 图像处理中的尺度 Canny边缘提取 参数化边缘模型 多光谱图像中的边缘 频域的局部预处理 用局部预处理算子作线检测 角点（兴趣点）检测 最大稳定极值区域检测 图像复原 容易复原的退化 逆滤波 维纳滤波 总结 参考文献 118第6章 分割 I 阈值化 阈值检测方法 最优阈值化 多光谱阈值化 基于边缘的分割 边缘图像阈值化 边缘松弛法 边界跟踪 作为图搜索的边缘跟踪 作为动态规划的边缘跟踪 Hough变换 使用边界位置信息的边界检测 从边界构造区域 基于区域的分割 区域归并 区域分裂 分裂与归并 分水岭分割 区域增长后处理 匹配 匹配标准 匹配的控制策略 分割的评测问题 监督式评测 非监督式评测 总结 参考文献 175第7章 分割II 均值移位分割 活动轮廓模型——蛇行 经典蛇行和气球 扩展 梯度矢量流蛇 几何变形模型——水平集和测地活动轮廓 模糊连接性 面向基于3D图的图像分割 边界对的同时检测 次优的表面检测 图割分割 最优单和多表面分割 总结 参考文献 224第8章 形状表示与描述 区域标识 基于轮廓的形状表示与描述 链码 简单几何边界表示 边界的傅里叶变换 使用片段序列的边界描述 B样条表示 其他基于轮廓的形状描述方法 形状不变量 基于区域的形状表示与描述 简单的标量区域描述 矩 凸包 基于区域骨架的图表示 区域分解 区域邻近图 形状类别 总结 参考文献 263第9章 物体识别 知识表示 统计模式识别 分类原理 分类器设置 分类器学习 支持向量机 聚类分析 神经元网络 前馈网络 非监督学习 Hopfield神经元网络 句法模式识别 语法与语言 句法分析与句法分类器 句法分类器学习与语法推导 作为图匹配的识别 图和子图的同构 图的相似度 识别中的优化技术 遗传算法 模拟退火 模糊系统 模糊集和模糊隶属函数 模糊集运算 模糊推理 模糊系统设计与训练 模式识别中的Boosting方法 总结 参考文献 314第10章 图像理解 图像理解控制策略 并行和串行处理控制 分层控制 自底向上的控制 基于模型的控制 混合的控制策略 非分层控制 RANSAC：通过随机抽样一致来拟合 点分布模型 活动表观模型 图像理解中的模式识别方法 基于分类的分割 上下文图像分类 Boosted层叠分类器用于快速物体检测 场景标注和约束传播 离散松弛法 概率松弛法 搜索解释树 语义图像分割和理解 语义区域增长 遗传图像解释 隐马尔可夫模型 应用 耦合的HMM 贝叶斯信念网络 高斯混合模型和期望最大化 总结 参考文献 380第11章 3D视觉和几何 3D视觉任务 Marr理论 其他视觉范畴：主动和有目的的视觉 射影几何学基础 射影空间中的点和超平面 单应性 根据对应点估计单应性 单透视摄像机 摄像机模型 齐次坐标系中的投影和反投影 从已知场景标定一个摄像机 从多视图重建场景 三角测量 射影重建 匹配约束 光束平差法 升级射影重建和自标定 双摄像机和立体感知 极线几何学——基本矩阵 摄像机的相对运动——本质矩阵 分解基本矩阵到摄像机矩阵 从对应点估计基本矩阵 双摄像机矫正结构 矫正计算 三摄像机和三视张量 立体对应点算法 距离图像的主动获取 由辐射测量到3D信息 由阴影到形状 光度测量立体视觉 总结 参考文献 428第12章 3D视觉的应用 由X到形状 由运动到形状 由纹理到形状 其他由X到形状的技术 完全的3D物体 3D物体、模型以及相关问题 线条标注 体积表示和直接测量 体积建模策略 表面建模策略 为获取完整3D模型的面元标注与融合 基于3D模型的视觉 一般考虑 Goad算法 基于模型的亮度图像曲面物体识别 基于模型的距离图像识别 3D场景的2D视图表达 观察空间 多视图表达和示象图 作为2D视图结构化表达的几何基元 利用存储的2D视图显示3D真实世界场景 实例研究——由未组织的2D视图集重建3D 总结 参考文献 464第13章 数学形态学 形态学基本概念 形态学四原则 二值膨胀和腐蚀 膨胀 腐蚀 击中击不中变换 开运算和闭运算 灰度级膨胀和腐蚀 顶面、本影、灰度级膨胀和腐蚀 本影同胚定理和膨胀、腐蚀及开、闭运算的性质 顶帽变换 骨架和物体标记 同伦变换 骨架和最大球 细化、粗化和同伦骨架 熄灭函数和最终腐蚀 最终腐蚀和距离函数 测地变换 形态学重构 粒度测定法 形态学分割与分水岭 粒子分割、标记和分水岭 二值形态学分割 灰度级分割和分水岭 总结 参考文献 495第14章 图像数据压缩 图像数据性质 图像数据压缩中的离散图像变换 预测压缩方法 矢量量化 分层的和渐进的压缩方法 压缩方法比较 其他技术 编码 JPEG和MPEG图像压缩 JPEG——静态图像压缩 JPEG-2000压缩 MPEG——全运动的视频压缩 总结 参考文献 511第15章 纹理 统计纹理描述 基于空间频率的方法 共生矩阵 边缘频率 基元长度（行程） Laws纹理能量度量 分形纹理描述 多尺度纹理描述——小波域方法 其他纹理描述的统计方法 句法纹理描述方法 形状链语法 图语法 分层纹理中的基元分组 混合的纹理描述方法 纹理识别方法的应用 总结 参考文献 532第16章 运动分析 差分运动分析方法 光流 光流计算 全局和局部光流估计 局部和全局相结合的光流估计 运动分析中的光流 基于兴趣点对应关系的分析 兴趣点的检测 兴趣点的对应关系 特定运动模式的检测 视频跟踪 背景建模 基于核函数的跟踪 目标路径分析 辅助跟踪的运动模型 卡尔曼滤波器 粒子滤波器 总结 参考文献 575词汇 581
软件开发论文参考文献（汇总）
你知道软件开发论文参考文献有哪些吗?下面是我为大家收集的关于软件开发论文参考文献，欢迎大家阅读借鉴!
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机械论文参考文献
在学习和工作中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。怎么写论文才能避免踩雷呢？以下是我收集整理的机械论文参考文献，仅供参考，大家一起来看看吧。
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当然是中国知网了。
摘 要本文详细介绍了多变量预测控制算法及其在环境试验设备控制中的应用。由于环境试验设备的温度和湿度控制系统具有较大的时间滞后，而且系统间存在比较严重的耦合现象，用常规的PID控制不能取得满意的控制效果。针对这种系统，本文采用了多变量预测控制算法对其进行了控制仿真。预测控制算法是一种基于系统输入输出描述的控制算法，其三项基本原理是预测模型、滚动优化、反馈校正。它选择单位阶跃响应作为它的“预测模型”。这种算法除了能简化建模过程外，还可以通过选择合适的设计参数，获得较好的控制效果和解耦效果。本文先对环境试验设备作了简介，对控制中存在的问题进行了说明；而后对多变量预测控制算法进行了详细的推导，包括多变量自衡系统预测制算法和多变量非自衡系统预测控制算法；然后给出了系统的建模过程及相应的系统模型，在此基础上采用多变量预测控制算法对环境试验设备进行了控制仿真，并对仿真效果进行了比较。仿真结果表明，对于和环境试验设备的温度湿度控制系统具有类似特性的多变量系统，应用多变量预测控制算法进行控制能够取得比常规PID控制更加令人满意的效果。关键词：多变量系统；预测控制；环境试验设备【中文摘要共100—300个字，关键词3—7个词中文摘要和关键词占一页】【英文全部用Times New Roman字体】Abstract 【三号字体，加粗，居中上下空一行】【正文小四号字体，行距为固定值20磅】In this paper, multivariable predictive control algorithm and its application to the control of the environmental test device are introduced particularly. The temperature and humidity control system of the environmental test device is characterized as long time delay and severe coupling. Therefore, the routine PID control effect is unsatisfactory. In this case, the simulation of the temperature and humidity control of the environmental test device based on multivariable predictive control algorithm is control algorithm is one of control algorithm based on description of system’s input-output. Its three basic principles are predictive model, rolling optimization and feedback correction. It chooses unit step response as its predictive model, so that the modeling process is simplified. In addition, good control and decoupling effects could be possessed by means of selection suitable this paper, the environmental test device is introduced briefly and the existing problems are showed. Then multivariable predictive control algorithm is presented particularly, including multivariable auto-balance system predictive control algorithm and multivariable auto-unbalance system predictive control algorithm. Next, system modeling process and corresponding system model are proposed. Further, the multivariable predictive control algorithm is applied to the temperature and humidity control system of the environmental test device. Finally, the simulation results are of the simulation show that multivariable predictive control algorithm could be used in those multivariable system like the temperature and humidity control system of the environmental test device and the control result would be more satisfactory than that of the routine PID : Multivariable system； Predictive control； Environmental test device【英文摘要和关键词应该是中文摘要和关键词的翻译英文摘要和关键词占一页】【目录范例，word自动生成】目 录第一章 绪 论 引言 数字图像技术的应用与发展 问题的提出 论文各章节的安排 4第二章 数字图像处理方法与研究 灰度直方图 定义 直方图的性质和用途 几何变换 空间变换 灰度级插值 几何运算的应用 空间滤波增强 空间滤波原理 拉普拉斯算子 中值滤波 图像分割处理 直方图门限化的二值分割 直方图的最佳门限分割 区域生长 16第三章 图像处理软件设计 图像处理软件开发工具的选择 BMP图像格式的结构 软件开发工具的选择 EAN-13码简介 EAN-13条码的结构 条码的编码方法 系统界面设计 22第四章 条码图像测试 条码图像处理的主要方法 条码图像测试结果 25第五章 总结与展望 28参考文献 29当先验概率相等，即 时，则（）恰为二者均值。以上分析可知，只要 和 已知以及 和 为正态，容易计算其最佳门限值T。实际密度函数的参数常用拟合法来求出 参数的估值。如最小均方误差拟合估计来会计 参量，并使拟合的均方误差为最小。例如，设想理想分布的密度为正态 ，实际图像直方图为 ，用离散方式其拟合误差为（）式中N为直方图横坐标。通常这种拟合求密度函数的几个参数很难解，只能用计算机求数值解，但若 为正态分布时只需求均值和标准差二参数即可。 区域生长区域生长是一种典型的串行区域分割技术，在人工智能领域的计算机视觉研究中是一种非常重要的图像分割方法，其主要思想是将事先选中的种子点周围符合某种相似性判断的像素点集合起来以构成区域。在具体处理时，是从把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始小区域一般是小的邻域，甚至是单个的像素点。然后通过定义适当的区域内部隶属规则而对周围像素进行检验，对于那些符合前述隶属规则的像素点就将其合并在内，否则将其据弃，经过若干次迭代最终可形成待分割的区域。在此提到的“内部隶属规则”可根据图像的灰度特性、纹理特性以及颜色特性等多种因素来作出决断。从这段文字可以看出，区域生长成功与否的关键在于选择合适的内部隶属规则(生长准则)。对于基于图像灰度特性的生长准则，可以用下面的流程对其区域生长过程进行表述，如图所示。图 2. 6 区域生长流程图第三章 图像处理软件设计 图像处理软件开发工具的选择 BMP图像格式的结构数字图像存储的格式有很多种，如BMP、GIF、JPEG、TIFF等，数字图像处理中最常用的当属BMP，本课题采集到的图片也是用BMP格式存储的，要对这种格式的图片进行处理，那么首先就要了解它的文件结构。（1）BMP文件格式简介BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图像文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。Windows 以前的BMP位图文件格式与显示设备有关，因此把这种BMP图像文件格式称为设备相关位图DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 以后的BMP图像文件与显示设备无关，因此把这种BMP图像文件格式称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式，目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储的图像。BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp（有时它也会以.DIB或.RLE作扩展名）。（2）BMP文件构成BMP文件由位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、颜色信息(color table)和图形数据四部分组成。它具有如表所示的形式。表 3. 1 BMP位图结构位图文件的组成 结构名称 符号位图文件头(bitmap-file header) BITMAPFILEHEADER bmfh位图信息头(bitmap-information header) BITMAPINFOHEADER bmih颜色信息(color table) RGBQUAD aColors[]图形数据 BYTE aBitmapBits[] 软件开发工具的选择（1）Win32 APIMicrosoft Win32 API(Application Programming Interface)是Windows的应用编程接口，包括窗口信息、窗口管理函数、图形设备接口函数、系统服务函数、应用程序资源等。Win32 API是Microsoft 32位Windows操作系统的基础，所有32位Windows应用程序都运行在Win32 API之上，其功能是由系统的动态链接库提供的。（2）Visual C++Visual C++是Microsoft公司出品的可视化编程产品，具有面向对象开发，与Windows API紧密结合以及丰富的技术资源和强大的辅助工具。Visual C++自诞生以来，一直是Windows环境下最主要的应用开发系统之一，Visual C++不仅是C++语言的集成开发环境，而且与Win32紧密相连，所以利用Visual C++可以完成各种各样的应用程序的开发，从底层软件直到上层直接面向用户的软件。Visual C++是一个很好的可视化编程环境，它界面友好，便于程序员操作。Visual C++可以充分利用MFC的优势。在MFC中具有许多的基本库类，特别是MFC中的一些，利用它们可以编写出各种各样的Windows应用程序，并可节省大量重复性的工作时间，缩短应用程序的开发周期。使用MFC的基本类库，在开发应用程序时会起到事半功倍的效果。Visual C++具有以下这些特点：简单性：Visual C++中提供了MFC类库、ATL模板类以及AppWizard、ClassWizard等一系列的Wizard工具用于帮助用户快速的建立自己的应用程序，大大简化了应用程序的设计。使用这些技术，可以使开发者编写很少的代码或不需编写代码就可以开发一个Windows应用程序。灵活性：Visual C++提供的开发环境可以使开发者根据自己的需要设计应用程序的界面和功能，而且，Visual C++提供了丰富的类库和方法，可以使开发者根据自己的应用特点进行选择。可扩展性：Visual C++提供了OLE技术和ActiveX技术，这种技术可以增强应用程序的能力。使用OLE技术和ActiveX技术可以使开发者利用Visual C++中提供的各种组件、控件以及第三方开发者提供的组件来创建自己的程序，从而实现应用程序的组件化。使用这种技术可以使应用程序具有良好的可扩展性。（3）MFCMFC（Microsoft Foundation Class）是Microsoft公司用C++语言开发的一套基础类库。直接利用Win32 API进行编程是比较复杂的，且Win32 API不是面向对象的。MFC封装了Win32 API的大部分内容，并提供了一个应用程序框架用于简化和标准化Windows程序的设计。MFC是Visual C++的重要组成部分，并且以最理想的方式与其集成为一体。主要包括以下各部分：Win32 API的封装、应用程序框架、OLE支持、数据库支持、通用类等。 EAN-13码简介人们日常见到的印刷在商品包装上的条码，自本世纪70年代初期问世以来，很快得到了普及并广泛应用到工业、商业、国防、交通运输、金融、医疗卫生、邮电及办公室自动化等领域。条码按照不同的分类方法，不同的编码规则可以分成许多种，现在已知的世界上正在使用的条码就有250种之多。本章以EAN条码中的标准版EAN-13为例说明基于数字图像处理技术，对EAN条码图像识别的软件开发方法。EAN码是国际物品编码协会在全球推广应用的商品条码，是定长的纯数字型条码，它表示的字符集为数字0～9。由前缀码、厂商识别代码、商品项目代码和校验码组成。前缀码是国际EAN组织标识各会员组织的代码，我国为690～695；厂商识别代码是EAN会员组织在EAN前缀码的基础上分配给厂商的代码；商品项目代码由厂商自行编码；校验码上为了校验前面12位或7位代码的正确性。 EAN-13条码的结构EAN-13码是按照“模块组合法”进行编码的。它的符号结构由八大部分组成：左侧空白区、 起始符、左侧数据符、中间分隔符、右侧数据符、校验符、终止符及右侧空白区，见表。尺寸： × ；条码： ；起始符/分隔符/终止符： ；放大系数取值范围是～；间隔为。表 3. 2 EAN-13码结构左侧空白区 起始符 左侧数据符 中间间隔符 右侧数据符 校验符 终止符右侧空白区9个模块 3个模块 42个模块 5个模块 35个模块 7个模块 3个模块 9个模块EAN-13码所表示的代码由13位数字组成，其结构如下：结构一：X13X12X11X10X9X8X7X6X5X4X3X2X1其中：X13～X11为表示国家或地区代码的前缀码；X10～X7为制造厂商代码；X6～X2为商品的代码；X1为校验码。结构二：X13X12X11X10X9X8X7X6X5X4X3X2X1其中：X13～X11为表示国家或地区代码的前缀码；X10～X6为制造厂商代码；X5～X2为商品的代码；X1为校验码。在我国，当X13X12X11为690、691时其代码结构同结构一；当X13X12X11为692时其代码结构为同结构二。EAN条码的编码规则，见表：起始符：101；中间分隔符：01010；终止符：101。A、B、C中的“0”和“1”分别表示具有一个模块宽度的“空”和“条”。表 3. 3 EAN条码的编码规则数据符 左侧数据符 右侧数据符A B C0 0001101 0100111 11100101 0011001 0110011 11001102 0010011 0011011 11011003 011101 0100001 10000104 0100011 0011101 10111005 0110001 0111001 10011106 0101111 000101 10100007 0111011 0010001 10001008 0110111 0001001 10010009 0001011 0010111 条码的编码方法条码的编码方法是指条码中条空的编码规则以及二进制的逻辑表示的设置。众所周知，计算机设备只能识读二进制数据（数据只有“0”和“1”两种逻辑表示），条码符号作为一种为计算机信息处理而提供的光电扫描信息图形符号，也应满足计算机二进制的要求。条码的编码方法就是通过设计条码中条与空的排列组合来表示不同的二进制数据。一般来说，条码的编码有两种：模块组合和宽度调节法。模块组合法是指条码符号中，条与空是由标准宽度的模块组合而成。一个标准宽度的条表示二进制的“1”而一个标准的空模块表示二进制的“0”。商品条码模块的标准宽度是 ，它的一个字符由两个条和两个空构成，每一个条或空由1～4个标准宽度模块组成。宽度调节法是指条码中，条与空的宽窄设置不同，用宽单元表示二进制的“1” ，而用窄单元表示二进制的“0”，宽窄单元之比一般控制在2～3之间。 系统界面设计本文图像处理软件基本功能包括读取图像、保存图像、对图像进行处理等。图所示为本图像处理软件的界面。图 3. 1 软件主界面软件设计流程图如图所示。图 3. 2 程序设计流程图第四章 条码图像测试 条码图像处理的主要方法（1）256色位图转换成灰度图运用点处理中的灰度处理为实现数字图像的阈值变换提供前提条件。要将256色位图转变为灰度图，首先必须计算每种颜色对应的灰度值。灰度与RGB颜色的对应关系如下：Y= （）这样，按照上式我们可以方便地将256色调色板转换成为灰度调色板。由于灰度图调色板一般是按照灰度逐渐上升循序排列的，因此我们还必须将图像每个像素值（即调色板颜色的索引值）进行调整。实际编程中只要定义一个颜色值到灰度值的映射表bMap[256]（长为256的一维数组，保存256色调色板中各个颜色对应的灰度值），将每个像素值p（即原256色调色板中颜色索引值）替换成bMap[p]。（2）灰度的阈值变换利用点运算中的阈值变换理论将灰度图像变为二值图像，为图像分析做准备工作。灰度的阈值变换可以将一幅灰度图像转变为黑白二值图像。它的操作是先由用户指定一个阈值，如果图像中某像素的灰度值小于该阈值，则将该像素的灰度值设置为0，否则灰度值设置为255。（3）中值滤波运用变换域法中的空域滤波法对图像进行降噪处理。中值滤波是一种非线性的信号处理方法，与其对应的滤波器当然也是一种非线性的滤波器。中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口，将窗口中各点灰度值的中值来替代指定点（一般是窗口的中心点）的灰度值。对于奇数个元素，中值是指按大小排序后，中间的数值，对于偶数个元素，中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。（4）垂直投影利用图像分析中的垂直投影法实现对二值图像的重建，为条码识别提供前提条件。垂直投影是利用投影法对黑白二值图像进行变换。变换后的图像中黑色线条的高度代表了该列上黑色点的个数。（5）几何运算几何运算可以改变图像中各物体之间的空间关系。几何运算的一个重要应用是消除摄像机导致的数字图像的几何畸变。当需要从数字图像中得到定量的空间测量数据时，几何校正被证明是十分重要的。另外，一些图像系统使用非矩形的像素坐标。在用普通的显示设备观察这些图像时，必须先对它们进行校直，也就是说，将其转换为矩形像素坐标。 条码图像测试结果本软件的处理对象为EAN-13码的256色BMP位图，应用数字图像处理技术中的灰度处理、阈值分割、空域滤波、区域生长、投影等方法，对有噪声的条码图像进行了相应处理，其结果如下：图4. 1 原始条码图 图4. 2 灰度窗口变换图4. 3 原条码直方图 图4. 4 灰度窗口变换直方图图4. 5灰度直方图规定化界面 图4. 6灰度直方图规定化直方图图4. 7 中值滤波的界面图4. 8 区域生长 图4. 9 阈值面积消除图4. 10 垂直投影从以上处理结果可以看出，对原始条码图像进行灰度变换、中值滤波、二值化以及小面积阈值消除后得到条码的投影图像，下一步就可以通过图像模式识别的方法将条码读取出来，该部分工作还有待进一步研究。第五章 总结与展望数字图像处理技术起源于20世纪20年代，当时由于受技术手段的限制，使图像处理技术发展缓慢。直到第三代计算机问世以后，数字图像处理才得到迅速的发展并得到普遍应用。今天，已经几乎不存在与数字图像处理无关的技术领域。本论文主要研究了数字图像处理的相关知识，然后通过Visual C++这一编程工具来实现图像处理算法；对文中所提到的各种算法都进行了处理，并得出结论。所做工作如下：（1）运用点处理法中的灰度处理为实现数字图像的阈值变换提供前提条件。（2）运用变换域法中的空域滤波法对图像进行降噪处理。（3）利用点运算中的阈值变换理论将灰度图像变为二值图像，为图像分析做准备工作。（4）利用图像分析中的垂直投影法实现对二值图像的重建，为条码识别提供前提条件。在论文的最后一章，给出了各种算法处理的结果。结果表明通过数字图像处理可以把有噪声的条码处理成无噪声的条码。数字图像处理技术的应用领域多种多样，不仅可以用在像本文的图像处理方面，还可以用于模式识别，还有机器视觉等方面。近年来在形态学和拓扑学基础上发展起来的图像处理方法，使图像处理的领域出现了新的局面，相信在未来图像处理的应用将会更加广泛。参考文献[1] 阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社，2001．[2] 黄贤武,王加俊,李家华.数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:科技大学出版社，2000．[3] 容观澳.计算机图像处理[M].北京:清华大学出版社,2000.[4] 胡学钢.数据结构-算法设计指导[M].北京:清华大学出版社，1999.[5] 黄维通.Visual C++面向对象与可视化程序设计[M].北京:清华大学出版社，2001．[6] 夏良正.数字图像处理[M].南京:东南大学出版社，1999．[7] 费振原.条码技术及应用[M].上海:上海科学技术文献出版社，1992．[8] 李金哲.条形码自动识别技术[M].北京:国防工业出版社，1991．[9] 何斌.Visual C++数字图像处理[M].北京:人民邮电出版社，2001．[10] 李长江. C++使用手册[M].北京:电子工业出版社,1995．[11] 席庆，张春林. Visual C++ .实用编程技术[M].北京:中国水利水电出版社,1999．[12] 胡学钢.数据结构-算法设计指导[M].北京:清华大学出版社,1999．[13] Kenneth 著，朱志刚等译.数字图像处理[M]．北京:电子工业出版社，1998．[14] Davis. C++ [M].北京：清华大学出版社，1999．[15] Richard C++ 5 Power Toolkit[M].北京:机械工业出版社，1999．
cvpr全称：IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition中文：IEEE国际计算机视觉与模式识别会议CVPR [C]即该文献被IEEE收录
哈哈 我也是大一的 支持哈 为什么要有作业呀
标定好的真实数据
机械手动作是靠伺服电机上的编码器反馈到工控机处理中心讯号与预设定引数比较、修正再输出给伺服电机执行精确定位的。也就是说靠预先程式设计决定的，不是靠感测器定位的。程式设计可解决机械手三维空间动作精确方向、速度、执行时间…………
依靠定位点以及零点位置，机器手定期修正累加误差，抓取最高阶的是应用影象技术，配合物料定位点。
一般是照相定位的。感测器是COMS或者CCD。
用预先程式设计及其执行中该伺服电机轴尾的编码器反馈讯号至计算中心精确修整偏差定位的。
机器人家上了解到，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的资讯。所以，机器视觉的研究大概有这几块： 物体识别（Object Recognition）：在影象中检测到物体型别等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉； 位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机座标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里； 相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机座标系下的座标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物 *** 姿转换到机器人位姿。 当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。 由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧： 0. 相机标定 这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机座标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人座标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。 内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱； 外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式： Eye to Hand：相机与机器人极座标系固连，不随机械臂运动而运动 Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动 两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand） 只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机座标系的位姿 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。 这样，我们就可以得到一个座标系环 而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个 的座标环。 1. 平面物体检测 这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变数。 目前，很多智慧相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的 三自由度位姿即可。 另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。 当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿 估计也就成了机器视觉的研究热点。 2. 有纹理的物体 机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。 当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。 幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强区域性特征点： Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of puter vision (2004): 91-110. 具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种部落格，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。 因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机影象中寻找到与资料库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。 对于不会变形的物体，特征点在物体座标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与资料库中物体之间的单应性矩阵。 如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机座标系下的位姿。 ↑ 这里就放一个实验室之前毕业师兄的成果 当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。 而且，除了 SIFT 之外，后来又出了一大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。 3. 无纹理的物体 好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的： 我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？ 不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。 所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。 简单而言，这篇论文同时利用了彩色影象的影象梯度和深度影象的表面法向作为特征，与资料库中的模板进行匹配。 由于资料库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物 *** 姿只能算是初步估计，并不精确。 但是，只要有了这个初步估计的物 *** 姿，我们就可以直接采用 ICP 演算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机座标系下的精确位姿。 当然，这个演算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。 针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。 4. 深度学习 由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。 首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎 这个回答中，我提到 2016 年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别演算法。 然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物 *** 姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的演算法。似乎并未广泛采用 DL。 如 @周博磊 所说，一般是采用 semantic segmentation neork 在彩色影象上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。 当然，直接用神经网路做位姿估计的工作也是有的 它的方法大概是这样：对于一个物体，取很多小块 RGB-D 资料（只关心一个patch，用区域性特征可以应对遮挡）；每小块有一个座标（相对于物体座标系）；然后，首先用一个自编码器对资料进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。 5. 与任务/运动规划结合 这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供资讯，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模组相结合。 我们让机器人从冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是这个 『雪碧』 被『美年达』挡住了。 我们人类的做法是这样的：先把 『美年达』 移开，再去取 『雪碧』 。 所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在『美年达』后面，同时，还需要确定『美年达』这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。 当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。
机器作定位由先由工程式设计决定空前、左右、位置定位精度由伺服电机同轴尾端编码传器反馈讯号经伺服电机驱卡至处理处理再输作自微量调整
机器人多工位动作及其执行中定位全部由人工编写操作程式而决定的，此与感测器暂不搭界。若要根据生产工艺改进，则要重新编写程式，或在原程式中作修改调整。
机器人抓取定位是预先程式设计的，工控机输出带动伺服电机精确定位，包括伺服电机编码器反馈讯号经电机驱动卡直至工控机进一步调整。若用感测器检测定位误差极大，根本不可能细微修正定位精度。
机器人抓取目前最常用的是通过视觉定位，CCD/CMOS感测器拍摄当前视野内图片，找到MARK点，算出偏移的座标和角度，再通过网口或者串列埠将资料反馈到机器人，机器人作出相应修正 ----------众合航迅科技有限公司 邓经理为您解答
机器人动作定位由先由人工程式设计决定它在空中前后、左右、上下位置的。定位精度由伺服电机同轴尾端编码感测器反馈讯号经此伺服电机驱动卡至处理中心处理后再输出作自动微小量调整
视觉注意在机器人上的应用主要是目标定位、目标识别以及目标跟踪等。视觉注意一般分为自上而下的视觉注意和自上而下的视觉注意；对于在机器人上的应用主要是自上而下（目标驱动）和自下而上（早期视觉特征）在什么时间以什么方式如何很好的结合。
首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块：
物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；
位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；
相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。
当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。
由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧：
0. 相机标定
这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。 内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱； 外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：
Eye to Hand：相机与机器人极坐标系固连，不随机械臂运动而运动
Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动 两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand）
只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。 这样，我们就可以得到一个坐标系环
而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个 的坐标环
这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。
目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的 三自由度位姿即可。 另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。 当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿 估计也就成了机器视觉的研究热点。
2. 有纹理的物体
机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。 当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。
幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强局部特征点： Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision (2004): 91-110. 具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。 因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。
对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。 如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。
↑ 这里就放一个实验室之前毕业师兄的成果 当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。 而且，除了 SIFT 之外，后来又出了一大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。
3. 无纹理的物体
好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：
我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？ 不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。 所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。
这里，我介绍一个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod： Hinterstoisser, Stefan, et al. "Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.
简单而言，这篇论文同时利用了彩色图像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。 由于数据库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不精确。 但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的精确位姿。
当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。 针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。
4. 深度学习
由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。
首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎 这个回答中，我提到 2016 年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别算法。 然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物体位姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用 DL。 如 @周博磊 所说，一般是采用 semantic segmentation network 在彩色图像上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。
当然，直接用神经网络做位姿估计的工作也是有的，如这篇： Doumanoglou, Andreas, et al. "Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016.
它的方法大概是这样：对于一个物体，取很多小块 RGB-D 数据（只关心一个patch，用局部特征可以应对遮挡）；每小块有一个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用一个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。
5. 与任务/运动规划结合
这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模块相结合。
我们让机器人从冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是这个 『雪碧』 被『美年达』挡住了。 我们人类的做法是这样的：先把 『美年达』 移开，再去取 『雪碧』 。 所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在『美年达』后面，同时，还需要确定『美年达』这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。 当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。
机器人家上有关于这个很详细的图文讲解，你可以看下，希望对你有用