统计逼近优化的Stoilov算法提升三维测量精度

本文主要探讨的是"基于统计逼近的Stoilov算法光栅参数优化设计"这一主题，针对光学领域中的相位测量轮廓术（PMP）三维测量过程中的问题进行深入研究。在利用Stoilov算法进行三维物体重构时，该算法存在四个显著的奇异现象，这导致在实际应用中会出现解相错误，从而限制了三维物体的精确重构。Stoilov算法对于光栅的周期和条纹对比度非常敏感，当光源强度变化较大时，相移图像中的像素点会发生突然跳跃，影响测量结果的准确性。 为了克服这些问题，研究人员提出了一种基于统计逼近的Stoilov优化算法，通过这种方法补偿表达式中的异常点，有效地弥补了Stoilov算法的不足。通过采用统计逼近的方式，能够减少由光栅参数如周期和对比度引起的测量误差，从而提高测量精度。作者进行了实验模拟，针对不同物体，他们发现在重构三维物体时，存在特定的光栅周期和条纹对比度组合，使得均方差达到最小，这证实了光栅参数优化设计的可行性和有效性。 关键词涵盖了信息光学、三维测量、Stoilov算法、光栅参数优化、光栅周期以及条纹对比度等核心概念。研究结果对于改进光学测量技术，特别是对于精密三维成像系统的设计具有重要意义，有助于提升测量的稳定性和精度，为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考。