1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....接下来我们要用透视矩阵来进行两幅图像的无缝拼接。无缝拼接算法直接影响最后配准效果。看下面的图，容易发现拼接后的图像里找不到境界线了。那就说明拼接达到了所要求的点上。图图像拼接融合后的效果本次进行了次的随机抽取四对匹配对，并用高斯消元方法求出了透视矩阵。然后次反复上次的随机抽取和计算透视矩阵的过程，同时记录每次求出的矩阵所满足的匹配对数，随后选择满足的匹配对最多的透视矩阵，并且输出在屏幕上，下面图就是最后结果。图最终结果本次所得到的内点透视矩阵所满足的匹配对数的个数为。接下来我们要进行测距。两个通用摄像头的内参数矩阵是已经求出来了，还有两幅图像的算法过滤后得到了正确匹配对集。我们从这匹配对集中选择目标所包含的特征匹配对。我们把它看成主点，也就是说这点代替了目标。虽然模板匹配方法也不错的选择，但是选择目标所包含的特征匹配点作为主要靠擦的点，然后计算距离，这是个很好的方法，这样可以节省跑程序的时间。而且这主点的坐标是已经知道的。所以不需要利用求坐标的函数。图代码看上面图的红色标记的变量里存放着最终正确地匹配对......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....通过编程实现主点的选取和距离的测量。上面这两个是通过上面的摄像头标定后得到的。可以看出两个摄像头的是在定程度上可以看成相同的。通过已选取的特征匹配对确定主点在左右两幅图像中的坐标。由此可以计算，。和是主点在左右两幅图像上从该点到该摄像头的光心轴的距离。上面的这公式是来自于针孔摄像机模型中获得的。为摄像头到目标的距离，为焦距，为两个左右摄像头之间的距离。由此可以进行目标到摄像头的距离检测。为了提高精度可以选取其他点作为主点，这样得出来的距离值互不样，因为摄像机的内外参数及畸变系数影响了最后计算。所以，我们要进行平均运算。这样得出来的正是正确地距离。,为摄像头的个像素的实际距离。本实验所用到的摄像头的横向有效取图像的距离为毫米，除以，。通常情况下和是样的值，这是从工厂上生产出来的时候制定好的。所以。本次编程计算出来的结果为。实际距离为，这样下来，误差有点大，但这误差还是可以接受的。本章小结通过基于的摄像头标定得到了相关的摄像头内外参数。实现了基于的物体测距。这章的研究内容离不开互联网，互联网上有很多好的资料，虽然资料很多，但有些零散，不过，还是通过自己的努力步步自己扛着学来的......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....研究怎么样用来进行相机标定是个很苦的事情，说真的，没少走弯路，最后，在老师和张伟波学长和张泳学长的帮助下最终完成了这次的相机标定以及测距。所得到的结果虽然没有那么漂亮，但对我来说已经是很大的进步了。通过这次的学习和研究，我学到了怎么样去学知识，怎么样思考问题。最后回头想想那些吃苦通宵翻论文的日子，感觉酸酸的，不过，最后还是很开心的。第五章总结以及未来的展望现在几年来基于的图像处理技术飞速的发展，而且很多国家力图研究先进的技术。很多有名的高效渐渐地要求和鼓励学生用来做相关的研究工作，因为是个对外预定的角点数样时，进行画角点的工作，这工作不是必须要的，这是因为让我们能够正确地做到标定而设置的显示部分代码。首先要对已经读取的标定板图像进行预处理，转换成灰度图，然后用函数来获取每个角点正确的坐标。为了提高标定效果，需要用型变量。最后用自带的函数把提取出来的所有角点画在原图像上面，这样能够用肉眼检查是否成功提取角点。如果上述部分都成功了，就再读取下个图像反复上面的过程。如果所有图像的角点都成功了，我们就把每幅图像的所有角点用数组的方式存放在里......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....右摄像头的标定过程跟左摄像头的标定过程完全致，只不过所利用的图像序列是用右图像拍下来的。跟做摄像头标定过程样，我们就读取每个图片提取角点，进行读取每个角点的亚像素级的坐标，然后用数组的方式存储下来，然后用函数来求出相关的矩阵以及向量。下面就是图左摄像头的内参数矩阵以及畸变系数矩阵可见，所求出来的矩阵中左摄像头的图像中心和并不是和。因为上面给所做的都是手动制作的包括摄像头放置，所以，免不了这样的误差。同样，右摄像头标定求出来的内参数矩阵里头的和也是有小的误差。为了避免这样的情况，拍多组标定板利用各种拿法，然后进行标定计算，随后要进行拟合来得到相应摄像头的较准确的内参数矩阵。这样计算的矩阵可以接受的。这样下来的我们得到了两个左右摄像头的内参数矩阵畸变系数矩阵旋转向量以及转移向量。剩下的就是测距，也就是说从目标到摄像头的距离信息的测量。本论文所用到的距离单位是毫米。上面的工作结束后求出来的左右摄像头内参数矩阵如下。因为各种因素导致了最终内参数矩阵的误差，所以，本次实验同样的标定实验进行了五次，当然，每次进行实验之前，各拍了七幅标定板图像。最后总共得到了五组矩阵......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....式,正是这样得出来的。看上面的两个摄像头的矩阵可以知道虽然有些小小的误差，但每个摄像头的焦距是差不多的。下面两张图片是测距实验用到的图片。在这儿需要补充说明，因为摄像头对光照的敏感变化给本次测距实验带来了很多麻烦，开始在草原上打开摄像头的时候出现片白色图片，这样，后续的基于算法的特征匹配崩溃了。好在早点发现后换了个相对来说暗的地方进行了本次实验。图从左右两个摄像头拍下来的图像读取了上面的两幅图像后，要进行图像预处理。图预处理后的两幅图像对上面的图像进行特征点提取以及粗匹配。图特征点提取的图像图粗匹配后的匹配结果接下来要用提纯算法，对粗匹配对进行提纯工作。下面就是过滤掉错匹配对的匹配状态图。图提纯后的匹配状态看上面的图就可以知道还是存在些错匹配，但错匹配的比例很少。下面进行透视矩阵参数的估计，我们用随机抽取致性算法对图里的特征匹配对进行参数估计。这次求出来的透视矩阵为上面求出来的透视矩阵所满足的特征点对是最多的，所以我们可以把这次的矩阵视为正确地透视矩阵。下面图里的特征匹配对是满足该透视矩阵的匹配对。图符合矩阵的匹配对容易发现图和图有了些变化，少了些匹配......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....之后取出焊件。夹具使用注意事项保养及维护使用前对限位尺寸检查是否还保持正确位置如果挡销磨损超差，可以进行打磨修复如果挡板插销定位锥头销磨损超差，可以重新组装，错开磨损部位后继续使用。使用后需要涂防绣油。四本次课程设计小结体会及建议五参考资料贾安冬焊接结要求序发动机衬管两件的中心线距离和右边反动机衬管中心线与序撑杆右端面距离为序螺母和序喇叭支座的组件的中心线与序撑杆右端面距离为二撑杆焊接组合装焊夹具设计方案的确定装焊方案从焊接件产品图中看出，序序和序的组件分别与序进行焊接。序为主焊零件同时也是主体件，它的长度方向可用挡板定位，端面可采用挡销。装焊方案初拟为序发动机衬管两件与序撑杆先在夹具上装配点固取出焊接，然后在夹具上进行序螺母和序喇叭支座的组件与序撑杆的装配完成三面焊。装焊夹具结构装焊夹具采用夹具体，再在夹具体上装上定位和夹紧序撑杆的挡板挡销螺旋夹紧器件，定位和夹紧序发动机衬管两件的插销机构快撤式螺旋夹紧器件，定位和夹紧序螺母和序喇叭支座的组件的锥头销钉螺旋夹紧机构，构成整个焊接夹具......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....限制了个自由度，件发动机衬管两件用插销机构定位，限制了个自由度。螺母和喇叭支座的组件用锥头销钉和螺旋夹紧机构的压板上的开的凹槽来定位，限制了个自由度。主要零件设计的说明压板考虑到定位锥头销钉需垂直取出焊件才能保证顺利脱离焊件，在压板下边设置了弹簧考虑到对螺母和喇叭支座的组件的定位，在压板上开了凹槽起到定位作用考虑到快速并顺利取出焊件，将压板设计成可退式压板。插销机构主体插销机构主体作为插销的支座，考虑到发动机衬管两件之间距离小，将两个插销的插销机构主体做成体并且为了保证发动机衬管两件中心线的距离和平行度将在设计体的插销机构主体的插销孔时要求两孔中心线的距离和平行度。快撤式螺旋夹紧器件同插销机构主体样，快撤式螺旋夹紧器件主体也做成体并且要求两孔中心线的距离。快撤式螺旋夹紧器件工作过程螺母套筒不直接固定在主体上，而是以它外圆上的形槽沿着主体上的定位销来回移动工件装入后推动手柄使螺母套筒连同螺栓快速接近工件转动手柄使定位销进入螺母套筒的圆周槽内，螺母不能轴向移动，再旋转螺栓便可夹紧工件卸下焊件时，只要稍松螺栓，再用手柄转动螺母套筒上的配置，夹具体的外形尺寸便已大体确定......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....再根据强度和刚度要求选择断面的结构形状和壁厚尺寸。夹具体的壁厚，长度，宽度根据设计要求，夹具体上设计有螺孔销孔，并且要求定位定位器和夹紧器的销孔在装配时配作。定位方式及元器件选择定位器的作用是要使工件在夹具中具有准确和确定不便的位置，在保证加工要求的情况下，限制足够的自由度。工件的定位原理自由物体在空间直角坐标系中有六个自由度，即沿三个轴向的平动自由度和三个绕轴的转动自由度。要使工件在夹具体中具有准确和确定不变的位置，则必须限制六个自由度。工件的六个自由度均被限制的定位叫做完全定位工件过滤掉了匹配对。接下来我们要用透视矩阵来进行两幅图像的无缝拼接。无缝拼接算法直接影响最后配准效果。看下面的图，容易发现拼接后的图像里找不到境界线了。那就说明拼接达到了所要求的点上。图图像拼接融合后的效果本次进行了次的随机抽取四对匹配对，并用高斯消元方法求出了透视矩阵。然后次反复上次的随机抽取和计算透视矩阵的过程，同时记录每次求出的矩阵所满足的匹配对数，随后选择满足的匹配对最多的透视矩阵，并且输出在屏幕上，下面图就是最后结果。图最终结果本次所得到的内点透视矩阵所满足的匹配对数的个数为......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....两个通用摄像头的内参数矩阵是已经求出来了，还有两幅图像的算法过滤后得到了正确匹配对集。我们从这匹配对集中选择目标所包含的特征匹配对。我们把它看成主点，也就是说这点代替了目标。虽然模板匹配方法也不错的选择，但是选择目标所包含的特征匹配点作为主要靠擦的点，然后计算距离，这是个很好的方法，这样可以节省跑程序的时间。而且这主点的坐标是已经知道的。所以不需要利用求坐标的函数。图代码看上面图的红色标记的变量里存放着最终正确地匹配对。我们在这个变量里选择目标人物图像所包含的特征点作为我们要考擦得主点。通过编程实现主点的选取和距离的测量。上面这两个是通过上面的摄像头标定后得到的。可以看出两个摄像头的是在定程度上可以看成相同的。通过已选取的特征匹配对确定主点在左右两幅图像中的坐标。由此可以计算，。和是主点在左右两幅图像上从该点到该摄像头的光心轴的距离。上面的这公式是来自于针孔摄像机模型中获得的。为摄像头到目标的距离，为焦距，为两个左右摄像头之间的距离。由此可以进行目标到摄像头的距离检测。为了提高精度可以选取其他点作为主点，这样得出来的距离值互不样......”。