激光散斑深度图获取算法在PLC大棚控制系统中的研究

"这篇硕士论文基于激光散斑的深度图获取算法进行研究，探讨了深度成像技术，特别是在农业大棚温湿自动控制系统的背景下。文章深入分析了主动视觉法和被动视觉法，其中主动视觉法包括全息干涉法、莫尔条纹法、飞行时间法（TOF）和结构光法等，而被动视觉法则涉及双目立体视觉、运动视觉、描影法、聚焦法和散焦法等。论文主要关注的是激光散斑技术在获取深度信息方面的应用，并详细研究了激光散斑图像的成像原理、成像系统以及散斑成像光栅。此外，论文还讨论了散斑图像的自相关性和互相关性，以利用其为空间结构光进行深度图获取。" 这篇硕士论文是关于深度成像方法的，特别是激光散斑技术在获取三维深度信息中的应用。深度成像在多个领域，如自动化控制、机器人导航、虚拟现实和增强现实等有着广泛的应用。论文作者研究了当前的主流深度估计技术，主动视觉和被动视觉。主动视觉通过投射额外的光束来获取深度信息，如TOF相机，而被动视觉则依赖于环境光线，例如双目立体视觉利用视差计算距离。 激光散斑是一种利用随机光模式的干涉现象来获取物体表面深度的技术。它具有高分辨率、快速测量和对复杂环境适应性强的特点。论文作者详细探讨了激光散斑图像的生成过程，包括成像系统的设计和散斑光栅的特性。此外，通过实验分析散斑图像的自相关性和互相关性，这有助于理解散斑图案的统计性质，从而提高深度图重建的精度。 论文作者侯旭阳在导师张绍阳教授的指导下，研究了如何利用激光散斑技术来构建实时、高精度的深度图，这对于农业大棚温湿自动控制系统的环境感知和目标识别至关重要。尽管国外已有先进的深度成像系统，但鉴于技术封锁，国内的发展相对滞后，这篇论文的研究成果对于提升国内同类技术的性能具有重要意义。论文还涉及到知识产权声明和原创性声明，表明作者承诺其研究成果的原创性和归属权。