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摘要
为了可以快速准确地提取线结构光光条中心，提出了基于改进UNet网络的线结构光光条中心提取方法，即基于RCNN（循环卷积神经网络）单元的UNet网络模型，利用端到端的深度学习方法提取线结构光激光条纹中心。该模型将RCNN单元引入到UNet网络模型中，并代替了原来的普通CNN单元。端到端的深度学习方法避免了先分割光条后提取中心的一般过程，避免了传播错误；RCNN单元可以更好地利用空间上下文和丰富的低级视觉特征，减轻噪声对图像的影响。实验结果表明，与传统算法相比，该算法保证了光条中心的精确性和稳定性，综合性能相比传统算法明显提高。
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