公开(公告)号：CN118397041A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410441923.4

申请日：2024-04-12

Applicant: 东北大学

Inventor： 何庆 ,  刘振鹏 ,  宁佳兴

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/80 ,  G06T5/60 ,  G06T5/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 针对实际产线上的运动物体跟踪，提出了一种基于隐式神经网络的运动物体跟踪方法。由于物体运动引起被测点在相机图像上的位置发生变化，而物体表面复杂纹理及高反射特性导致不同区域对正弦条纹结构光信号的反射能力差异明显。因此，物体运动过程中必须在相机图像上对同一被测点进行跟踪，否则会引起极大的测量误差。利用条纹图形成的物理机制以及物体表面自身的纹理信息，在透视几何成像以及测量原理的物理知识驱动下，采用隐式神经网络表示方法描述携带纹理信息的条纹图，利用神经网络的可微分性质快速获取物体运动变化量，最后实现运动物体的跟踪，即运动前后像素坐标的映射关系。

公开(公告)号：CN116124034A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202211516139.2

申请日：2022-11-29

Applicant: 东北大学

Inventor： 何庆 ,  于鹏 ,  刘振鹏

IPC: G01B11/25

Abstract: 本发明提供一种基于相移轮廓术的产线运动物体表面三维测量方法。采用投影仪与相机组成的三维视觉测量系统，依据相移轮廓术的测量原理，分析了被测物体运动所带来的相位误差，提出了不需要相位误差校正的运动物体表面三维测量方法，通过设置投影仪和相机的安装位置及角度，使得投影仪投射的条纹图案中的相位编码方向与被测物体运动方向垂直，从而消除运动引起的相位误差，使得被测物体在运动情况下的表面三维测量结果基本达到了被测物体在静止情况下的测量精度，实现了实际产线运动物体的表面三维形貌的高精度在线实时测量。