采用RBF神经网络求解反向条纹的研究

• 作者: 张海花 李勇 蔡元元 陈云富
• 来源期刊: 光学与光电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数神经网络 反向条纹 二次三项式插值 工业质量控制
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 37-40
• 分类号: TN247
• 字数: 2033字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3392.2010.05.009

摘要

提出了一种利用RBF神经网络来确定摄像机和投影器坐标映射关系的方法.首先在投影器坐标系中将数据分为若干个16×16的子区域,然后以(l,m,lm,l2,m2)为输入层的5个神经元(其中l、m为投影器像素坐标),以摄像机像素坐标i为输出层的神经元,建立RBF神经网络.利用RBF神经网络求解在投影器坐标系中摄像机像素坐标的分布模型,最后得到投影器像素点对应的摄像机像素坐标值.计算机模拟和实验结果表明,与已有的算法相比,该方法能更有效地提高反向条纹投影的求解精度.为反向条纹的求解提供了新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈云富	浙江师范大学信息光学研究所	10	67	5.0	8.0
2	李勇	浙江师范大学信息光学研究所	79	696	15.0	21.0
3	张海花	浙江师范大学信息光学研究所	6	31	4.0	5.0
4	蔡元元		1	2	1.0	1.0