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改进U-Net的光条纹分割算法: 收藏
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引用; 《激光与光电子学进展》2022年第12期59卷 323-335页; 作者：闫文伟陈帅穆宝岩高亮中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 中国科学院大学北京100049 辽宁省智能检测与装备技术重点实验室辽宁沈阳110179; 针对传统基于线结构光的视觉测量系统存在光条纹分割精度低的问题,提出了一种改进U-Net的光条纹分割算法。改进算法使用VGG16的卷积池化层代替U-Net编码块中的卷积池化层,在U-Net编-解码层间的跳连接中引入坐标注意力机制,在U-Net编码...; 针对传统基于线结构光的视觉测量系统存在光条纹分割精度低的问题,提出了一种改进U-Net的光条纹分割算法。改进算法使用VGG16的卷积池化层代替U-Net编码块中的卷积池化层,在U-Net编-解码层间的跳连接中引入坐标注意力机制,在U-Net编码块末端接入金字塔池化模块,采用Dice函数和交叉熵函数的组合作为网络的损失函数,解决了光条纹占比失衡问题。基于线结构光测量原理,设计了工件尺寸测量系统。实验结果表明:改进U-Net算法的平均像素准确度(mpa)为95.61%,平均交并比(mIoU)为89.73%,均高于其他对比算法;工件测量尺寸的绝对误差小于0.1 mm,相对误差小于1%,重复精度小于0.2%,满足工件的检测要求。; 来源：详细信息评论

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