文献类型：期刊文章

作　　者：张峰峰[1,2] 陈龙[1] 薛保珊[1] 闫晓剑[1] 孙立宁[1,2]

ZHANG Fengfeng;CHEN Long;XUE Baoshan;YAN Xiaojian;SUN Lining(School of Mechanical and Electrical Engineering,Soochow University,Suzhou 215006,China;Collaborative Innovation Center of Suzhou Nano Science and Technology,Soochow University,Suzhou 215123,China)

机构地区：[1]苏州大学机电工程学院,江苏苏州215006 [2]苏州大学苏州纳米科技协同创新中心,江苏苏州215123

出　　处：《哈尔滨工程大学学报》

基　　金：国家重点研发计划(2018YFB1307700).

年　　份：2021

卷　　号：42

期　　号：7

起止页码：928-935

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对传统双目相机标定的方法存在计算量大、标定过程复杂等问题,本文提出了一种利用差分遗传算法优化BP神经网络来完成双目相机标定的方法。利用能量生长和光线扫描匹配算法完成同名角点的检测、匹配以及像素坐标的提取;对遗传算法的选择和交叉算子进行改进,同时利用差分算法对遗传算法的变异算子进行改进;利用差分遗传算法来优化BP神经网络进行双目相机标定。实验结果表明:基于本文提出的方法的双目相机的标定的误差的均方根为0.038 mm,传统的基于Opencv和Matlab标定的方法的标定误差的均方根分别为0.155 mm和0.417 mm。相比而言,其标定精度分别提高了75%和90%。与此同时,采用本文提出的方法对双目相机进行标定时需要花费的平均时间为26.3 s。差分遗传算法优化后的BP网络在双目相机标定过程中简化了标定流程并取得较好的效果,满足双目相机标定的要求。

关 键 词：差分遗传算法  相机标定 BP神经网络 角点检测 角点匹配 能量生长  光线扫描  优化  

分 类 号：TP391.4]