1、“.....第章绪论研究目的及意义国内外研究现状三维注册研究进展虚实装配研究进展人手检测研究现状本文的主要工作和文章结构第二章三维注册技术三维注册坐标系定义三维注册坐标系转换三维注册参数计算第三章手部跟踪与检测自适应均值漂移肤色检测图像增强小结第四章手部特征点的提取和描述轮廓检测特征点采样特征点检测特征点描述小结第五章虚实融合系统手势装配引导系统机械装配运动分类手势引导系统手势识别三维注册参数化三维建模技术简介模型参数化三维注册参数化小结第六章增强装配系统设计和实现系统开发环境系统开发软件支持系统框架第七章总结与展望文章总结未来展望参考文献致谢攻读硕士期间所发表的学术论文第章绪论第章绪论研究目的及意义增强装配是将计算机模拟生成的辅助装配信息和虚拟零件叠加到真实场景中，通过辅助信息的帮助，完成真实零件与虚拟零件装配的过程。增强装配系统是将传统的物理装配和虚拟装配技术结合起来的门新型技术，综合了这两种不同装配方式的优点，因此近些年来，国外有很多公司和研究机构对其展开了深入的研究......”。

2、“.....加工成型复杂等特点。在后期的装配过程中，装配零件规模大，装配顺序复杂，这给产品的装配带来了极大的挑战。虚拟装配通过计算机模拟生成虚拟零件，省去了制造真实零件的成本，提高了效率，但是用户的真实体验感差，操作环境的安全性较低，而且有很多复杂的零件无法进行三维建模。增强装配结合了传统装配和虚拟装配的优点，既可以省去制作大量零件的成本，又给用户操作带来了真实的体验感，而且用户在真实环境中操作，安全性有了很大的保证。国内外研究现状世纪年代，波音公司研发了款头戴式的设备，该设备可以将计算机产生的图像叠加到真实世界的特定的位置，从而辅助工人完成飞机上电缆导线的装配。年，由欧盟支持的项目开始启动，该项目主要为了解决传统的机械维修和新员工培训中会浪费大量的纸质文档的问题，等人参与设计了该系统。麻省理工大学的将增强现实技术应用于机械产品零件的早期设计中，设计了接口将真实装配环境和虚拟零件融合在起，帮助设计人员进行早期装配特征的设计。芬兰技术研究中心通过标志板检测......”。

3、“.....在国内，增强现实在机械装配领域的研究才刚刚起步，南京航空航天大学对增强现实维修诱导系统进行了研究。目前，国内外对增强装配的研究还不够系统，大多数学者都集中研究增强现实中的注册算法，而对于增强装配技术中虚拟物体与真实物体之间的装配过程研究的不够充分。𝑋𝑝𝑌𝑝𝑑𝑥𝑢𝑑𝑦𝑣𝑓𝑍𝑐𝑓𝑍𝑐𝑅𝑡𝑋𝑤𝑌𝑤𝑍𝑤将𝑍𝑐进行提取可将公式转换为𝑍𝑐∗𝑆𝑝𝜆∗𝑆𝑝𝑑𝑥𝑢𝑑𝑦𝑣𝑓𝑓𝑅𝑡∗𝑆𝑤𝑓𝑑𝑥𝑢𝑓𝑑𝑦𝑣𝑅𝑡∗𝑆𝑤𝐾∗𝑇𝑤𝑐∗𝑆𝑤第二章三维注册技术即𝜆∗𝑆𝑝𝐾∗𝑇𝑤𝑐∗𝑆𝑤式中𝜆𝑍𝑐为比例因子，𝑓𝑑𝑥𝑢𝑓𝑑𝑦𝑣表示摄像机内参数，𝑇𝑤𝑐𝑅𝑡表示摄像机外参数。至此，我们得到了从真实空间坐标系到计算机显示坐标系的转换公式。三维注册参数计算经过上述推导，我们得到了从真实空间坐标系到计算机显示坐标系的转换公式......”。

4、“.....即摄像机的内参数已经确定，在该公式中𝑓𝑑𝑦𝑣有了确定值，该公式的未知变量还有个，每组对应点可以得到个方程，因此，为了求解方程，需要已知至少组对应点。令𝛼𝑥𝑓𝑑𝑥则上述公式可化简为𝜆𝑋𝑝𝑌𝑝𝛼𝑥𝑟𝑢𝑟𝛼𝑥𝑟𝑢𝑟𝛼𝑥𝑟𝑢𝑟𝛼𝑥𝑡𝑢𝑡𝛼𝑦𝑟𝑣𝑟𝛼𝑦𝑟𝑣𝑟𝛼𝑦𝑟𝑣𝑟𝛼𝑦𝑡𝑣𝑡𝑟𝑟𝑟𝑡𝑋𝑤𝑌𝑤𝑍𝑤本文通过选取手部的关键点来完成三维注册，我们把手部轮廓曲率最大的点当作是手部的关键点来描述手部特征，利用该方法至少可以得到个关键点指尖点。在提取的关键点中，有个共同的特征，那就是它们都几乎存在与同个平面上，如图所示。我们定义个手部空间坐标系，轴在手部平面上，轴垂直于手部平面指向手背外侧，那么手部平面上的所有的点的坐标都为，即公式中的𝑍𝑤都为......”。

5、“.....未知变量的数目为个，需要至少组对应点来求解公式。而我们可以获取至少组手部特征点，因此，利用手部特征的可以完成三维注册工作。第三章手部跟踪与检测第三章手部跟踪与检测为了完成手部注册，需要对手部特征点进行提取，手部特征点的提取首先需要对手部进行检测和分割。常用的人手检测方法有借助于数据手套或者在手部添加特殊标志来完成检测，利用肤色检测完成手部检测，建立手部的三维模型进行检测等等。这些检测方法在检测背景比较简单的情况下检测效果良好，如果背景相对比较复杂，则检测效果相对较差，需要采用别的方法对背景进行分割，常用的方法是高斯背景建模。针对上述问题......”。

6、“.....首先利用自适应均值漂移算法对手部进行整体跟踪，然后对跟踪区域进行肤色检测来获取手部的准确信息。实验表明，该方法能够在相对较复杂的环境下，实现对手部的精确跟踪。自适应均值漂移利用计算机视觉的方法对目标物体进行跟踪，首先需要对检测的目标或者是检测的背景进行描述，最常用也是最主要的种描述方法就是对目标或是背景进行统计建模。该模型可以用个特征空间来描述，该特征空间的特征值是我们待计算的目标参数，目标参数往往符合定的密度函数，通过对密度函数进行该时刻的参数估计，可以得到目标参数在整个时间空间下的密度分布函数，这种方法称之为密度估计方法。密度估计方法可以分为参数密度估计方法和无参数密度估计方法。参数密度估计方法是通过我们已有的概率密度模型对目标参数进行估计，这种方法必须事先知道目标参数的概率密度函数，然而，在计算机视觉中，目标函数基本不符合现有的概率统计模型，如果用现有的模型去估计目标参数，往往会造成局部最优的现象，这样会出现目标丢失的现象......”。

7、“.....使得目标或是背景具有概率统计性质，之后用该模型完成对目标的跟踪。常用的统计方法有直方图和核函数。均值漂移概念是在年由和等人提出的，是种无参密度估计算法，该算法可以寻找任意维度的空间下密度最大的区域。年，对定义了组核函数，该核函数给定了不同的点对目标贡献的权值，使得算法更具有实用价值。等人将非刚体的跟踪问题近似为个最优化问题，从而将北京邮电大学工学硕士学位论文算法引入到计算机视觉领域中的目标跟踪问题中。算法在进行目标跟踪时对尺度不敏感，对于给定的初始搜索窗口，在之后的目标跟踪中，即使目标尺寸发生变化，也会检测到和初始搜索框尺寸相同的目标区域，使得跟踪精度下降，该算法不满足图像跟踪应该具备的尺寸不变性。在年，对算法进行了改进，提出了自适应均值漂移算法，该算法具备了尺寸不变性，能够更好的跟踪给定目标。算法流程如图所示图算法流程传统的算法可以分为以下三个步骤初始化工作确定目标区域和待检测区域使用算法得到目标在待检测区域的初始位置和使用算法自适应的跟踪目标区域......”。

8、“.....但是目标的检测结果是通过个旋转的椭圆形状呈现的，不利于后续的研究和处理，除此之外，该椭圆形状不能完全将目标区域包含。因此，本文对利用算法检测得到的椭圆形区域进行了进步的处理。本文的算法分为以下四个步骤初始化工作算法检测目标算法自适应跟踪和改进算法。初始化工作算法的核心算法是种无参密度估计算法，因此需要知道待估计参数的概率统计模型，本文采用检测图像在目标区域下的反向投影图作为该图像概率统计模型。首先计算目标区域的颜色直方图，图像的显示般采用颜色空间，第三章手部跟踪与检测颜色空间包含了光照亮度信息，如果使用颜色直方图来描述图像，在跟踪目标时受到光照的影响会很大。因此，本文采用颜色空间来描述图像。是由在年创建的种颜色空间，也叫做六角椎体模型，如图所示图颜色模型色度是色彩的基本属性，用角度度量，取值范围是，颜色对应的取值如上图所示。饱和度用来表示色彩的纯度，取值范围是，取值越高颜色越鲜艳，反之颜色越暗淡。亮度用来表示色彩的明亮程度，取值范围是......”。

9、“.....反之颜色越阴暗。图像颜色空间与颜色空间之间对应关系如下𝐺−𝐵𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛∗𝑖𝑓𝑅𝐵−𝑅𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛∗𝑖𝑓𝐺𝑅−𝐺𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛∗𝑖𝑓𝐵𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛𝑚𝑎𝑥,统计目标在颜色空间下的分量的直方图，本文使用该目标的颜色直方图来计算图像的概率统计模型，即目标区域直方图的反向投影。其次将待检测的图像从颜色空间转换到颜色空间，转换方法参照上式。这样便将目标区域和检测图像转换在同个颜色空间下。最后计算图像的统计概率模型。具体方法如下对输入图像中的每个像素进行遍历，将该像素与对应的目标颜色直方图进行对比，查找该像素在目标颜色直方图中的观测值，然后将该值替代该像素原来的像素值，这样密级保密期限硕士学位论文题目增强装配关键技术研究学号姓名刘亚醉专业机械设计及理论导师侯文军学院自动化年月日独创性或创新性声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知......”。