基于异形块的线结构光传感器智能标定方法与应用

论文摘要

为了能够实现线结构光传感器的智能标定,构建了智能标定系统。对所述系统的标定原理、光条中心线提取算法、基于GA-RBF的神经网络训练方法等算法进行研究。首先,根据异形块的特征介绍了针对异形块的标定原理。然后,利用Hessian矩阵提取出激光投射器所投出光平面与异形块相交的光平面上的棱线图;然后,利用GA-RBF算法对像素坐标与空间坐标之间的关系进行求解,即基于遗传神经网络的径向神经网络训练方法求解矩阵间的变换关系;最后,利用提出的坐标与三坐标所测量的数据进行比较,验证标定精度。实验结果表明:基于异形块的GA-RBF方法对线结构光传感器标定精度较高,满足实际应用的需要。

论文目录

• 0前言
• 1 智能标定系统的组成及标定原理
•   1.1 动态测量子系统设计
•   1.2 标定原理
• 2 智能标定的关键算法
•   2.1 光条中心线提取
•   2.2 基于遗传算法的RBF神经网络训练
•     2.2.1 RBF神经网络
•     2.2.2 遗传算法
•     2.2.3 GA-RBF算法[11]
• 3 测量实验与结果
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 高金刚,陈文东,王华,侯岱双,张爽,刘孝峰

关键词: 线结构光,标定原理

来源: 长春工程学院学报(自然科学版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 自动化技术

单位: 长春工程学院汽车零部件检测中心,中车长春轨道客车股份有限公司,长春工业大学机电工程学院

基金: 吉林省科技发展计划项目(20170204012GX,20180201009GX,20190302024GX)

分类号: TP212.14

页码: 20-23+28

总页数: 5

文件大小: 1182K

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