【摘 要】
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为了提高立体视觉结构光三维重建系统的精度,提出了一种面向立体视觉结构光三维重建系统的点云误差补偿方法,该方法分为误差标定、误差建模和误差补偿三部分.首先,提出一种新的误差标定方法,将立体视觉结构光系统的测量空间划分为离散的特征点并标定了整个空间内特征点的误差;然后,提出了基于神经网络的误差建模方法,建立起该空间的误差模型;最后,提出了适用于立体视觉结构光系统的点云误差补偿方法,将建立的误差模型用于误差补偿.实验表明文章提出的误差补偿方法平均减少了 51.96％的直径误差和14.16％的球心距误差,精度提升
【机 构】
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山东大学机械工程学院,山东济南250061;高效洁净机械制造教育部重点实验室,山东济南250061;机械工程国家级实验教学示范中心,山东济南250061
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为了提高立体视觉结构光三维重建系统的精度,提出了一种面向立体视觉结构光三维重建系统的点云误差补偿方法,该方法分为误差标定、误差建模和误差补偿三部分.首先,提出一种新的误差标定方法,将立体视觉结构光系统的测量空间划分为离散的特征点并标定了整个空间内特征点的误差;然后,提出了基于神经网络的误差建模方法,建立起该空间的误差模型;最后,提出了适用于立体视觉结构光系统的点云误差补偿方法,将建立的误差模型用于误差补偿.实验表明文章提出的误差补偿方法平均减少了 51.96％的直径误差和14.16％的球心距误差,精度提升效果明显.从而,验证了该算法的有效性和可行性.
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