线结构光中心线提取算法研究与发展  

Research and development of center line extraction algorithm for linear structured light

在线阅读下载全文

作  者:赵文培 陆安江 王梦莹 李宜峰 程进 ZHAO Wenpei;LU Anjiang;WANG Mengying;LI Yifeng;CHENG Jin(School of Big Data and Information Engineering,Guizhou University,Guiyang 550025,Guizou,China;School of Optoelectronic Engineering,Xi'an Technological University,Xi'an 710016,shaanxi,China;Wuxi V-Sensor Technology Co.,Ltd.,Wuxi 214192,Jiangsu,China)

机构地区:[1]贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025 [2]西安工业大学光电工程学院,陕西西安710016 [3]无锡微视传感科技有限公司,江苏无锡214192

出  处:《金属加工(热加工)》2024年第5期10-16,24,共8页MW Metal Forming

基  金:贵州省自然科学基金项目(黔科合基础-ZK[2023]一般055);贵州省科技支撑计划项目(黔科合支撑[2023]一般465)。

摘  要:在线结构光三维测量系统中,准确提取光条中心线是实现三维测量的关键问题。首先,从线结构光的工作原理及系统组成出发,介绍了当前线结构光的发展历程。然后,概述了现有的光条中心提取方法,对其原理和关键技术进行了分析和对比。最后,分析传统中心线提取算法的优缺点,总结了深度学习的强适应性和高精度性能更适合工业检测中的应用。对线结构光光条纹中心线提取算法进行研究,对现有的问题进行了深入分析,并对未来的研究方向做出了展望。The accurate extraction of the centerline of light stripes is a key issue in achieving three-dimensional measurement in line-structured light three-dimensional measurement systems.This paper starts from the working principle and system composition of line-structured light,introducing the development history of current line-structured light.Secondly,it outlines the existing methods for extracting the centerline of light stripes,and analyzes and compares their principles and key technologies.Finally,it analyzes the advantages and disadvantages of traditional centerline extraction algorithms,and concludes that deep learning is more suitable for industrial inspection applications due to its strong adaptability and high accuracy performance.This paper studies the centerline extraction algorithm of line-structured light stripes,conducts in-depth analysis of existing problems,and prospects for future research directions.

关 键 词:线结构光 三维测量系统 光条中心提取 深度学习 

分 类 号:TH161.1[机械工程—机械制造及自动化] O439[机械工程—光学工程]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象