基于BP神经网络的面曝光快速成形系统掩模图像的畸变校正研究  

作　　者：巨孔亮 胥光申[1] 王亚宁[1] 罗声[1] 

机构地区：[1]西安工程大学机电工程学院,西安710048

出　　处：《机械制造》2013年第11期37-40,共4页Machinery

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:50875194);陕西省教育厅产业化培育项目(编号:2011JG17)

摘　　要：在面曝光快速成形系统中,视图发生器的光学系统不可避免地在视图平面上产生光学畸变。针对传统畸变图像校正存在的不足,采用了一种基于BP神经网络的畸变图像智能化校正方法。该方法不需要建立图像畸变数学模型,利用Matlab软件,以畸变掩模图像上的221组像素坐标作为网络输入,对BP神经网络进行训练,建立畸变掩模图像与理想掩模图像之间的非线性映射关系;利用双线性插值进行灰度重建,实现掩模图像的畸变校正。实验表明,校正后,掩模图像像素坐标的径向均方根误差减小到0.7007 Pixel,畸变得到明显改善。

关 键 词：面曝光 快速成形 畸变校正 BP神经网络 MATLAB 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]