【摘 要】
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该论文的内容是研究基于神经网络的结构光三维视觉检测方法.论文中利用了BP网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所采集的高精度的样本数据来训练BP网络模型.这
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该论文的内容是研究基于神经网络的结构光三维视觉检测方法.论文中利用了BP网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所采集的高精度的样本数据来训练BP网络模型.这是一种新颖的结构光三维视觉检测方法,与常规方法相比,它不需要对影响系统的各种因素进行精确的考虑,因而能够有效地弥补常规建模方法的不足,保证了检测系统具的较高的测量精度.论文中也建立了完整的标定以及测量系统,整套系统小巧、便于携带,可方便地置于任何地方进行标定或测量.另外,编写完成了功以完善的系统软件,整套软件总体上具有系统自检、系统标定和实际测量等三项功能,能够顺利地完成系统标定和实际测量的任务.
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