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摘要
针对复杂物体动态三维测量中条纹图像过曝光、欠曝光以及环境光照干扰引起激光中心线提取速度慢、提取不准确的问题，提出一种基于深度学习语义分割技术的光条中心线提取方法，该方法使用改进的UNet++模型进行图像分割，粗提光条中心区域，得到1～2个像素宽度的光条中心线，再利用灰度重心法精确提取亚像素中心。经实验证明，该方法能够有效克服因光条图像曝光不均以及外部干扰噪声带来的不良影响，准确、快速地提取出了复杂物体完整、光滑的亚像素光条中心线，满足工业中动态三维测量的要求。
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单位四川轻化工大学
