基于多层感知机的金属表面光度-结构光测量数据融合方法

IF 1.6 4区 物理与天体物理 Q3 OPTICS
光学学报 Pub Date : 2023-01-01 DOI:10.3788/aos230497
杨沅松 Yang Yuansong, 王晰 Wang Xi, 任明俊 Ren Mingjun
{"title":"基于多层感知机的金属表面光度-结构光测量数据融合方法","authors":"杨沅松 Yang Yuansong, 王晰 Wang Xi, 任明俊 Ren Mingjun","doi":"10.3788/aos230497","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"提出一种基于多层感知机的金属表面光度-结构光测量数据融合算法。设计了融合面结构光与光度立体视觉两种测量原理的复合传感器,分别获得同一相机坐标系下的缺失点云及完整法向量多模态数据。为有效融合两种数据,设计了基于位置编码的多层感知机网络,以点云为形状约束,以法向量为纹理约束,实现金属表面完整的高精度三维重建。通过仿真和实验验证了所提方法的有效性。实验结果表明:该方法有效避免了法向量积分累计误差的问题,在获取完整点云的同时,测量精度相较于结构光测量系统提升了50.4%。","PeriodicalId":7103,"journal":{"name":"光学学报","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":1.6000,"publicationDate":"2023-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"基于多层感知机的金属表面光度-结构光测量数据融合方法\",\"authors\":\"杨沅松 Yang Yuansong, 王晰 Wang Xi, 任明俊 Ren Mingjun\",\"doi\":\"10.3788/aos230497\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"提出一种基于多层感知机的金属表面光度-结构光测量数据融合算法。设计了融合面结构光与光度立体视觉两种测量原理的复合传感器,分别获得同一相机坐标系下的缺失点云及完整法向量多模态数据。为有效融合两种数据,设计了基于位置编码的多层感知机网络,以点云为形状约束,以法向量为纹理约束,实现金属表面完整的高精度三维重建。通过仿真和实验验证了所提方法的有效性。实验结果表明:该方法有效避免了法向量积分累计误差的问题,在获取完整点云的同时,测量精度相较于结构光测量系统提升了50.4%。\",\"PeriodicalId\":7103,\"journal\":{\"name\":\"光学学报\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":1.6000,\"publicationDate\":\"2023-01-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"光学学报\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.3788/aos230497\",\"RegionNum\":4,\"RegionCategory\":\"物理与天体物理\",\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q3\",\"JCRName\":\"OPTICS\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"光学学报","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.3788/aos230497","RegionNum":4,"RegionCategory":"物理与天体物理","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"OPTICS","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

提出一种基于多层感知机的金属表面光度-结构光测量数据融合算法。设计了融合面结构光与光度立体视觉两种测量原理的复合传感器,分别获得同一相机坐标系下的缺失点云及完整法向量多模态数据。为有效融合两种数据,设计了基于位置编码的多层感知机网络,以点云为形状约束,以法向量为纹理约束,实现金属表面完整的高精度三维重建。通过仿真和实验验证了所提方法的有效性。实验结果表明:该方法有效避免了法向量积分累计误差的问题,在获取完整点云的同时,测量精度相较于结构光测量系统提升了50.4%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
基于多层感知机的金属表面光度-结构光测量数据融合方法
提出一种基于多层感知机的金属表面光度-结构光测量数据融合算法。设计了融合面结构光与光度立体视觉两种测量原理的复合传感器,分别获得同一相机坐标系下的缺失点云及完整法向量多模态数据。为有效融合两种数据,设计了基于位置编码的多层感知机网络,以点云为形状约束,以法向量为纹理约束,实现金属表面完整的高精度三维重建。通过仿真和实验验证了所提方法的有效性。实验结果表明:该方法有效避免了法向量积分累计误差的问题,在获取完整点云的同时,测量精度相较于结构光测量系统提升了50.4%。
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
光学学报
光学学报 光学
CiteScore
2.80
自引率
37.50%
发文量
16537
期刊介绍: Researching is owned by Chinese Laser Press (CLP), which is established by Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics and Chinese Optical Society in 2009. Nowadays, CLP publishes 11 journals and manages three online platforms. Journal publishing activities include both traditional and digital models, and the first journal can be traced back to 1964. The CLP Online Library includes the CLP journals and partnered ones in China, and provides literature and intelligence services for users. The product platform, named as OEShow, connects sellers and buyers of optoelectronics products. Researching (formerly known as The CLP Publishing) is featured with stable operation and leading technology, collects CLP journals and partnered optics and photonics journals, and provides readers an optical publishing platform with global influence. CLP is on the way of building a modern publishing group combining traditional business and digital publishing.
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信