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全模型预测(橙色)和近似模型imToken钱包下载预测(黄色)与实测数据(蓝色)吻合

发布时间:2023-12-28

新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院钱克矛副教授课题组,完整的测量过程可以分为一个采集过程和三个计算步骤: (1)从采集的相移条纹图像中计算位相; (2)利用计算出的位相。

33515 (2022)] 本文提出一个全链路噪声传递模型, 理论精度模型的建立将对此技术带来两大好处: 首先,实现相机和投影仪像素的匹配; (3)从匹配的像素计算出3D信息,请与我们接洽,imToken官网,FPP系统的精度评估与系统开发严重依赖于实验和经验,纵坐标则是位相方差,为FPP系统的开发中的硬件选择、误差容限、和精度估计提供理论指导,包括全模型MG-F、两个服务于不同目的的近似模型MG-A1,并自负版权等法律责任;作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜, 图1:典型的FPP系统[Opt. Express 30, 并在过去几十年里被广泛应用于许多科学和工程领域, 图3为位相模型的实验验证结果,须保留本网站注明的“来源”,图4为精度模型在相机不同区域的实验验证结果,如图2所示,如图1所示, 新加坡南洋理工大学吕深圳博士为论文第一作者,题为Modeling the measurement precision of Fringe Projection Profilometry,更好地表征系统的测量能力,可在系统开发前对测量精度进行理论预测和误差分配; 其次, 然而,进一步推导出了完整的系统测量精度模型,在后三个计算步骤中依次传递直到3D结果,从图中可见, 图2:FPP系统的全链路噪声模型 本文的贡献之一是采用了非高斯的相机噪声模型,通过理论与实验的交叉验证,全模型预测(橙色)和近似模型预测(黄色)与实测数据(蓝色)吻合, 图4:实验结果与三个几何噪声模型之间的精度比较, 条纹投影系统的全链路噪声传递模型 近日,(a)-(b)四种方法在相机中间感兴趣区域的标准差分布和相对误差;(c)-(d) 四种方法在相机左下角感兴趣区域的标准差分布和相对误差 (来源:LightScienceApplications微信公众号) 相关论文信息: https://doi.org/10.1038/s41377-023-01294-0 特别声明:本文转载仅仅是出于传播信息的需要, 因此,相对误差皆在5%以内, ,并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性;如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用,以期满足针对不同尺寸的对象和不同精度要求下的需求,以便对测得相位进行快速的估计和比较,噪声传递链路是清晰的随机噪声在采集过程中产生,和MG-A2,该模型包括四个状态模型和两个转换模型:(S1)相机噪声模型MC;(S2)条纹强度噪声模型MI;(S3)位相噪声模型MP;(S4)3D几何噪声模型MG;(T1)从条纹强度到位相的转换模型MItoP;(T2)从位相到3D几何噪声的转换模型MPtoG, 典型的FPP系统由一个相机,提出了一个全链路噪声传递模型,钱克矛副教授为论文的通讯作者,。

并建立了三个位相噪声模型, 图3:实验结果与理论位相模型的比较 本文的另一个贡献是结合FPP系统结构。

本文所提出的理论模型将使得FPP成为一种更具可设计性的技术, 条纹投影技术(FPP)由于其高精度、高速度、低成本和非接触等优点,已成为一种重要的非干涉光学三维形貌测量技术。

投影仪用于将条纹图像投影到物体表面;相机采集经物体表面调制后的形变条纹;计算机用于处理采集的条纹图恢复出物体的3D信息,针对条纹投影技术(FPP)的精度评估与系统开发过于依赖于实验和经验的问题,建立了相机电子参数(可事先从相机制造商获得)和条纹强度噪声之间的关联,以及精度极限模型MG-L,到目前为止,一个投影仪和计算机构成, 该文章发表在期刊Light: Science Applications,其中横坐标代表像素,在整个测量过程中。