测量精度在平行双目视觉系统的应用中非常重要.为了提高测量系统的精度,提出了基于改进的BP神经网络的误差补偿策略。采用不同位置处的测量数据作为学习样本,利用训练好的网络模型预测测量系统的误差,对测量结果进行误差补偿,得到新的数据作为测量值。实验结果表明,该方法的结果值相较原始数据,误差减少了70%,为提高视觉系统的定位精度提供了一种新的思路。
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