科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
从条纹图快速、准确获取被测物体准确深度信息是条纹投影三维测量技术关键环节之一。本文引入基于U-Net的递归残差卷积神经网络（R2U-Net）解决单幅条纹图深度估计准确性问题，提出了相应的条纹图深度估计方法，并在模拟数据和实验数据上进行了验证。结果显示，对于模拟数据本文提出的方法预测结果误差为1.71×10-6，小于U-Net方法对应的误差7.98×10-6。对于实验数据该方法预测的深度图误差比U-Net方法对应的误差降低了13%。实验结果表明，与已有的U-Net深度图预测方法相比，本文提出的方法所得深度图的高度分布曲线与标签拟合程度更高，提高了单幅条纹图三维测量结果的准确性。
- 单位
