【摘 要】
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论文中,对网络学习和测量系统的设计、靶标特征点和物点的提取、网络训练、软件编制、结果分析给予了详细阐述.尝试了多种找点方法:面积法、能量法、边界法等.提出了一些改进
【出 处】
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北京机械工业学院 北京信息科技大学
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论文中,对网络学习和测量系统的设计、靶标特征点和物点的提取、网络训练、软件编制、结果分析给予了详细阐述.尝试了多种找点方法:面积法、能量法、边界法等.提出了一些改进网络精度的新方法:改变人工神经元的传递函数.综合运用不同的训练方式等,并取得了良好效果.同时指出,特征点的密度和数目对网络的训练有一定影响.对于只有57个点的靶标,由平移来获得更多的样本点,通过图像处理技术,找到这些点在两个摄像机上所成像斑的两对二维像面中心坐标,由它们制成能为网络接受的教师信号对网络进行训练,直到网络的输出与靶点的实际三维坐标的误差达到要求,实验中,学习误差x方向约为1.2mm,y,z方向约为0.7mm.此时即建立起二维像平面到三维物平面的映射关系,之后网络可对处于学习空间内的物体的三维坐标进行实时测量.实验中,对三维空间点位和空间尺寸进行了测量,结果基本令人满意.该论文通过大量实验和理论分析,验证了方法的可行性,并在系统的具体实施上进行了多种尝试,取得良好效果.
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