【摘 要】
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数字条纹投影三维测量方法具有高分辨率、高精度、非接触式等优点,是应用最广泛的三维成像技术之一。随着各行业需求不断增加,对数字条纹投影三维测量技术提出了更高要求,尤其在效率和精度方面。近年来,深度学习获得快速发展,并广泛应用于智能制造、自动驾驶和计算机视觉等领域,为本文研究将深度学习用于解决条纹投影三维测量相关问题带来启发。由相机和投影仪的非线性响应引起的相位误差是影响数字条纹投影三维测量精度的重要
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（三维数字彩色成像测量仪-多节点结构光三维传感器测量网络构建及优化,课题编号:2017YFF0106401）；
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数字条纹投影三维测量方法具有高分辨率、高精度、非接触式等优点,是应用最广泛的三维成像技术之一。随着各行业需求不断增加,对数字条纹投影三维测量技术提出了更高要求,尤其在效率和精度方面。近年来,深度学习获得快速发展,并广泛应用于智能制造、自动驾驶和计算机视觉等领域,为本文研究将深度学习用于解决条纹投影三维测量相关问题带来启发。由相机和投影仪的非线性响应引起的相位误差是影响数字条纹投影三维测量精度的重要因素之一。通常,增加相移步数是解决该问题最有效的方法,但需投影多帧条纹图案从而增加测量时间。因此,本文提出了一种基于深度学习的非线性相位误差校正方法,通过分析三步相移图案中所包含的信息和特征,建立多级约束的学习网络结构,以十二步相移图案为标签,制作大量数据集对网络进行训练以确定参数。实验结果证实将该训练网络用于三步相移算法,可使相位误差减少93.3%,实现了快速非线性相位误差校正,并具有很好的鲁棒性和普适性。单幅条纹图像获取高精度的相位信息对数字条纹投影三维测量效率提升具有重要意义。本文分析了条纹图像与折叠相位之间的特征联系,结合深度学习进行图像分割的思想,以经典的UNet为设计基础,构建单幅条纹图像与折叠相位的多分辨率特征联合网络结构,实现了基于单幅条纹图的高精度相位求解。实验结果表明此方法提取相位精度优于经典的傅里叶条纹轮廓术。
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