应用BP神经网络重建物体三维面形

• 作者: 张启灿 郭小凡
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: BP人工神经网络 条纹图 结构光投影 三维测量
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 光电测量与检测
• 页码范围: 26-32
• 页数: 7页
• 分类号: TN247
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2019.01.026

摘要

基于结构光三角投影原理,将神经网络模型引入到物体的三维形貌测量中.BP人工神经网络用于处理变形条纹图像的强度信息,以获得对象的三维形貌信息.该方法通过获取不同高度的数据样本集来训练设计好的BP神经网络模型,直接建立条纹图案的强度分布与对象高度之间的映射关系,并完成对象的三维测量,即便在投影系统参数不确定或变形条纹质量较差状况下,也可以较好的重建.将模型训练好之后,该方法将变形条纹按照神经网络输入形式导入模型就可以直接映射到高度,大大简化了结构光三维测量的计算过程,缩短了测量时间.计算机仿真及实际实验都能重建物体的三维形貌,验证了神经网络方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张启灿	四川大学电子信息学院	72	722	14.0	25.0
2	郭小凡	四川大学电子信息学院	1	1	1.0	1.0