神经网络获取三维面形研究

• 作者: 向立群 唐燕 张强 苏显渝 陈文静
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 三维面形测量 BP神经网络 条纹图
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 光电测量
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: TN247|TP183
• 字数: 2439字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2007.12.013

摘要

针对基于传统三角原理的结构光三维测量方法难以测量阶梯形物体的问题,应用神经网络对获取的变形条纹进行处理,获取物体的三维面形信息.该方法通过对神经网络的训练,直接建立条纹图分布与物体高度之间的对应关系,完成对物体的三维测量,即使在投影系统参数未知的情况下,也能取得较好的结果.论文中提出的神经网络三维面形测量方法测量时间短,测量过程中只需要一幅条纹图就能恢复阶梯物体的高度信息.计算机模拟及试验验证了方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈文静	四川大学光电子科学技术系	108	1229	23.0	32.0
2	苏显渝	四川大学光电子科学技术系	258	3656	33.0	46.0
3	张强	四川大学光电子科学技术系	129	994	17.0	24.0
4	向立群	四川大学光电子科学技术系	31	571	14.0	23.0
5	唐燕	四川大学光电子科学技术系	13	99	5.0	9.0