文献类型：期刊文章

作　　者：李玥华[1] 刘朋[1] 周京博[1] 任有志[1] 靳江艳[1]

Li Yuehua;Liu Peng;Zhou Jingbo;Ren Youzhi;Jin Jiangyan(School of Mechanical Engineering,Hebei University of Science and Technology,Shijiazhuang,Hebei 050018,China)

机构地区：[1]河北科技大学机械工程学院

出　　处：《光学学报》

基　　金：国家自然科学基金(51705130);河北省自然科学基金(E2016208084)

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：12

起止页码：178-186

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了精确、快速地提取结构光光条中心,提出了一种基于BP神经网络的中心提取方法。给出了使用BP神经网络实现光条中心提取的基本原理、训练网络所需的理想中心点的求取方法,以及网络权值的调整算法。研究了隐含层神经元个数m、隐含层层数h,以及训练样本对中心提取精度的影响,结果表明:当m=3,h=1,训练样本为带有噪声的随机光条时,神经网络能够得到更好的光条中心。由对比实验可以看出,所提方法相较于Steger方法和灰度重心法的中心提取精度更高,而且对1280 pixel×960 pixel光条图像中心提取的平均用时仅约为0.04 s,为Steger方法的0.27%。所提方法具有高精度、高效率等优势,能够满足复杂光条亚像素中心提取的要求。

关 键 词：测量  结构光光条  中心提取  BP神经网络 网络训练 误差分析

分 类 号：TH741]