原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
相机标定技术是结构光三维视觉测量的关键技术之一,结构光测量系统的相机标定的精度对三维测量的精度有很大影响;首先对三线结构光系统图的相机标定方法进行了分析,简单介绍了工业相机成像的几何模型及标定的原理;其次利用Harris角点检测方法提取特征点坐标,并选用了BP神经网络来校正工业相机的畸变模型,以提高标定算法的优化速度和标定精度;最后采用张正友的平面标定法对校正后的摄像机模型进行标定实验,由实验结果知,该方法具有一定的准确性和有效性,在一定误差范围内,基于神经网络畸变校正的张正友相机标定能够有效提高视觉检测的精度.
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文献信息
篇名 基于三线结构光的相机平面标定方法研究
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 三线结构光 相机标定 针孔模型 畸变模型 平面标定方法 BP神经网络
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 设计与应用
研究方向 页码范围 206-208,229
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.07.051
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 茅健 上海工程技术大学机械工程学院 39 85 4.0 7.0
2 周玉凤 上海工程技术大学机械工程学院 24 43 4.0 5.0
3 吴芳 上海工程技术大学机械工程学院 2 4 1.0 2.0
4 李情 上海工程技术大学机械工程学院 3 9 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
三线结构光
相机标定
针孔模型
畸变模型
平面标定方法
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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