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针对传统的单幅散斑图像匹配算法测量精度低且无法测量复杂面型物体等问题,提出了一种基于深度学习的散斑投影轮廓术,即通过深度学习的方法实现散斑图像的逐像素匹配。设计利用孪生卷积神经网络结构,将目标散斑图像和参考散斑图像以图像块的形式输入神经网络。通过卷积层运算提取散斑图像块的特征信息,进而将子网络得到的特征信息融合为两个图像块之间的匹配系数,以获得散斑图像的视差数据,并最终可将视差数据转化为物体的三维信息。实验结果表明,该方法可以通过单幅散斑图像实现精度约为290 μm的三维轮廓测量。 相似文献
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结合兖州矿业集团公司的实际情况,提出了煤炭企业工程材料价格信息的采集和材料采购最高限制价格的生成方法,对工程材料在采购中的价格管理与控制问题进行了较详细的探讨,并结合应用情况进行了分析论证。 相似文献
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