神经网络驱动的结构光三维视觉检测研究

"该资源是一篇北京航空航天大学的学位论文，主题为‘基于神经网络的结构光三维视觉检测方法的研究’。作者孙志武在导师指导下探讨了使用神经网络技术进行结构光三维视觉检测的新方法，旨在提高测量精度和数据获取速度。论文中构建了BP神经网络模型，并设计了便携式标定及测量系统，还开发了具备自检、标定和测量功能的软件系统。关键词包括结构光三维视觉检测、BP网络、样本数据和系统标定。" 结构光是一种在计算机视觉和机器视觉领域广泛应用的技术，它通过投射特定的光模式到物体表面，然后分析反射或投影的光信息来获取物体的三维形状和特征。这种技术因其快速、精确的特点在三维测量、物体识别、机器人导航等领域有着广泛的应用前景。 论文中提到的基于神经网络的结构光三维视觉检测方法，是利用了人工神经网络（ANN）的强大功能。BP（Backpropagation）网络是一种常用的多层前馈神经网络，其能有效处理非线性映射问题。在本研究中，BP网络被训练以处理由高精度样本数据生成的输入输出关系，从而构建一个可以预测三维形状的模型。这种方法的优势在于它不需要对所有可能影响系统的因素进行精确建模，因此可以减少误差，提高测量系统的精度。 此外，论文还涵盖了系统的标定和测量流程。标定是确保测量准确性的关键步骤，它涉及到校正相机参数、投影设备的几何关系以及光路中的其他因素。设计的标定系统小巧便携，可以在不同环境下灵活使用。配套的软件系统则提供了全面的功能支持，包括系统自检以确保硬件正常运行，系统标定以优化测量性能，以及实际测量功能，实现了从数据采集到结果分析的完整流程。 这篇论文贡献了一种新的结构光三维视觉检测方法，通过结合神经网络技术和精心设计的系统，提升了测量效率和准确性，对于结构光在三维视觉检测领域的应用具有重要的理论和实践意义。