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研究了基于RBF(RedialBasisFunction)神经网络的结构光三维视觉检测方法 .该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力 ,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络 ,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型 .与常规方法相比 ,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响 ,因而能够有效的克服常规建模方法的不足 ,保证了检测系统具有较高的精度