[发明专利]一种针对动态物体的学习型单帧莫尔轮廓测量方法在审
申请号: | 202210341706.9 | 申请日: | 2022-04-02 |
公开(公告)号: | CN114858094A | 公开(公告)日: | 2022-08-05 |
发明(设计)人: | 杜虎兵;马璞;冯雷洁 | 申请(专利权)人: | 西安工业大学 |
主分类号: | G01B11/25 | 分类号: | G01B11/25;G06F30/12;G06N3/08;G06T7/80;G06T17/00 |
代理公司: | 西安新思维专利商标事务所有限公司 61114 | 代理人: | 黄秦芳 |
地址: | 710032 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明提供了一种针对动态物体的学习型单帧莫尔轮廓测量方法,通过虚拟测量建立大量的数据集,解决了现有技术存在的实际数据采集和打标签的问题。该方法首先对实际系统进行标定,然后根据实际系统的内参和外参矩阵,建立虚拟系统训练与物理测量系统的映射方法,即形成了数字孪生模型。一旦建立了数字孪生模型,把CAD模型输入到数字孪生模型当中,然后通过虚拟测量建立训练数据集,进而可以训练需要的CNN模型,并把它用于实际的物理系统。嫩发明可实现单帧高精度、高可靠投影莫尔相位解调,可进行动态物体三维测量,使用所产生的数据集训练的深度学习网络具有测量精度高,完备性好的优点。 | ||
搜索关键词: | 一种 针对 动态 物体 学习 型单帧 莫尔 轮廓 测量方法 | ||
【主权项】:
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