【摘 要】
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投影莫尔三维轮廓测量技术因其结构简单,测量精度高,目前已发展成为重要的莫尔测量方法,并在工业、医学等领域具有广泛的应用。但传统投影莫尔轮廓术由于存在相移过程费时费力、系统标定复杂、数据处理速度慢等一系列问题,因此需要进一步改进以满足现代制造业提出的高速、高精、高效的要求。本文提出应用随机相移技术、深度学习技术对上述问题进行改进,发展模型与非模型结合的混合模型的快速投影莫尔三维轮廓测量方法,具体完成
【基金项目】
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国家自然科学基金项目--《齿轮齿面三维形貌投影莫尔轮廓术精密测量基础及其新型解调理论研究》,项目编号:51975448； 陕西省重点研发计划--《基于实光栅投影的设备状态在线监控方法研究》资助,项目编号:2021GY-274；
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投影莫尔三维轮廓测量技术因其结构简单,测量精度高,目前已发展成为重要的莫尔测量方法,并在工业、医学等领域具有广泛的应用。但传统投影莫尔轮廓术由于存在相移过程费时费力、系统标定复杂、数据处理速度慢等一系列问题,因此需要进一步改进以满足现代制造业提出的高速、高精、高效的要求。本文提出应用随机相移技术、深度学习技术对上述问题进行改进,发展模型与非模型结合的混合模型的快速投影莫尔三维轮廓测量方法,具体完成了以下工作:（1）研究了投影莫尔测量技术的原理,分析了先进迭代相移算法（AIA）,实现了三帧及三帧以上随机投影莫尔相移条纹图相位解调,进而利用光强振幅的方差与相移的变化规律,使用遗传算法进行优化搜索,在两帧随机相移条纹图下,发展了一种两帧随机莫尔技术,并通过仿真与实验验证提出方法的正确性;（2）针对快速测量场合,开展了基于深度学习的条纹分析技术研究,设计了一种条纹图降噪归一化网络提取条纹图的轮廓项,并在此基础上提出了一种条纹图Hilbert变换网络,通过对条纹图的轮廓项进行数字相移的处理,最终实现单帧条纹图相位解调。仿真和实验验证了提出的Hilbert变换网络的正确性,为单帧莫尔条纹图相位提取提供了一种有力途径;（3）研究了基于模型的相位--高度映射技术,建立了投影莫尔相位--高度方法,以正确标定好的阴影莫尔技术为基础,验证该方法的正确性。进而以深度学习技术为手段对相位--高度映射技术进行了发展,设计一种相位--高度映射网络,并进行了仿真实验;（4）针对（2）中的网络训练时采用模拟数据集可能存在着训练失真的问题,以AIA算法结果为真值,按照随机裁剪实际采集条纹图的方式,制作了数据集并训练了一种条纹图--展开相位与条纹图--包裹相位的端到端相位解调网络,并对其进行实验以及仿真验证;（5）设计了一种任意参数结构的投影莫尔三维轮廓测量装置;完成了测量系统器件的选型并搭建了相应的测量系统,并搭建GUI界面。采用本文搭建的装置,对本文所使用的多帧,两帧,单帧相位解调方法以及模型与非模型的相位--高度映射方法进行了实验验证。本文建立的模型和非模型结合的混合模型的投影莫尔三维传感方法改善了传统莫尔测量方法在相移过程、条纹分析、相位高度映射等方面存在的缺陷,在测量效率和测量精度方面取得了一定的进展,为投影莫尔轮廓术的进一步工程化应用探索了一种技术途径,具有重要的现实意义。
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