基于深度学习的水下条纹投影三维测量方法

摘要：

水下加工制造在航空、船舶等领域发挥着重要作用,制造过程的原位在线三维检测成为水下制造质量保障的迫切需求.条纹投影轮廓术(FPP)作为经典的光学三维测量技术之一,具备无接触、快速以及高精度等优势.然而,在浑浊水体中,由于光的吸收和散射作用,相机捕获的条纹光强衰减、对比度降低、图像细节模糊、引入大量噪声,导致条纹图质量不佳.根据低质量条纹计算出的相位具有不可忽视的相位误差,造成三维测量精度下降.为减小水下吸收与散射的影响,提出了一种基于深度学习的端到端的条纹图像增强算法,运用条纹图像增强卷积神经网络(FPENet)将低对比度高噪声条纹转换为高对比度低噪声条纹后获取更准确的相位结果.FPENet针对不同浑浊度水体皆可有效提高条纹质量,降低相位误差.尤其在高浑浊度水体中,相位误差可减小50％左右,显著提升水下FPP的测量精度,对于提高FPP在复杂场景中的适用性具有重要意义.

关键词：条纹投影轮廓术、深度学习、浑浊水体、图像增强、水下三维测量

所属期刊栏目：66

分类号：TP391.41;TN946;TM934.1

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省重点研发计划;江苏省卓越博士后计划

在线出版日期：2023-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：86-95