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基于BP神经网络的结构光三维视觉检测方法研究
引用本文:张广军,魏振忠,孙志武,李鑫.基于BP神经网络的结构光三维视觉检测方法研究[J].仪器仪表学报,2002,23(1):31-35.
作者姓名:张广军  魏振忠  孙志武  李鑫
作者单位:北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京,100083
基金项目:北京市科技新星计划,教育部重点实验室访问学者基金资助项目
摘    要:本文基于反向传播神经网络对结构光三维视觉检测方法进行了研究。首先介绍了结构光三维视觉检测原理,并对BP算法的基本原理进行了阐述。在此基础上较详细地提出了用于神经网络训练和测试的样本点的空间坐标和图像坐标的样本数据获取方法以及光电瞄准装置的结构设计,最后利用样本数据对BP神经网络进行了训练和测试,最佳BP神经网络的训练精度为0.085mm,测试精度为0.132mm。

关 键 词:BP神经网络  结构光  视觉检测  样本数据  训练  测试
修稿时间:2001年8月1日

A Method of Structured Light based 3D Vision Inspection Using BP Neural Network
Zhang Guangjun,Wei Zhenzhong,Sun Zhiwu,Li Xin.A Method of Structured Light based 3D Vision Inspection Using BP Neural Network[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2002,23(1):31-35.
Authors:Zhang Guangjun  Wei Zhenzhong  Sun Zhiwu  Li Xin
Abstract:Based on Back Propagation(BP)neural network,a method of structured light based 3 D vision inspection is proposed in this papre.The principle of structured light based 3 D vision inspection is firstly introduced,and BP neural network is also described.The method of gaining sample data,i.e.,frame coordinates and their image coordinates,is presented for the training and testing of BP neural network in detail.And an opto electrical aiming device is well designed.Finally,using the sample data,BP neural network is trained and tested.The training accuracy for the best BP neural network is 0.085mm,and its testing accuracy is 0.132mm.
Keywords:BP neural network  Structured light  Vision inspection  Sample data  Training and testing  
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