逆向反射模型驱动的非朗伯光度立体视觉：高效实时表面检测

本文主要探讨了一种创新的基于逆向反射模型的非朗伯光度立体视觉方法。这项研究针对非漫反射表面的复杂光照特性，提出了一种利用共位图像和多光谱RGB图像相结合的精确建模策略。共位图像技术使得获取数据时所需的拍摄时间大大缩短，这对于大规模生产环境中工件表面实时检测尤其有利，可以实现以微秒级速度进行移动表面的在线监测。 逆向反射模型的核心在于它能够将像素值直接映射到法向量与入射光线方向的内积，这在处理非线性反射行为时表现出很高的精度。通过神经网络的运用，模型的训练过程被优化，省去了传统近场光度立体视觉中繁琐的迭代步骤，提高了处理阴影点、高亮点等异常值的能力，从而增强了算法的鲁棒性。 实验和仿真结果表明，即使在极少的数据条件下，这种方法也能有效地恢复非漫反射表面的法向量信息。这在光计算领域具有重要意义，因为它简化了立体视觉的实施，并且对于提高工业生产效率，如精密机械制造，具有潜在的应用价值。 关键词包括光计算、神经网络、共位光源、近场、立体视觉以及模型驱动，这些技术的结合使得本研究在光学成像技术方面取得了突破，对于未来智能感知、自动化生产和质量控制等领域有着广阔的发展前景。这项工作不仅提升了非朗伯光度立体视觉的性能，还为高效、精确的表面检测提供了新的解决方案。