通过理论与实imToken钱包验的交叉验证

题为Modeling the measurement precision of Fringe Projection Profilometry，须保留本网站注明的“来源”，已成为一种重要的非干涉光学三维形貌测量技术，imToken钱包，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，(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， 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，以及精度极限模型MG-L，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。

图4：实验结果与三个几何噪声模型之间的精度比较。

噪声传递链路是清晰的随机噪声在采集过程中产生，包括全模型MG-F、两个服务于不同目的的近似模型MG-A1。

钱克矛副教授为论文的通讯作者， 典型的FPP系统由一个相机。

通过理论与实验的交叉验证， 并在过去几十年里被广泛应用于许多科学和工程领域，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3为位相模型的实验验证结果， 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，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。

理论精度模型的建立将对此技术带来两大好处： 首先。

该文章发表在期刊Light: Science Applications，纵坐标则是位相方差，在后三个计算步骤中依次传递直到3D结果，图4为精度模型在相机不同区域的实验验证结果，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，请与我们接洽，一个投影仪和计算机构成，以期满足针对不同尺寸的对象和不同精度要求下的需求。

。

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，FPP系统的精度评估与系统开发严重依赖于实验和经验，更好地表征系统的测量能力。

然而。

其中横坐标代表像素，。

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， 图1：典型的FPP系统[Opt. Express 30。

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， 33515 (2022)] 本文提出一个全链路噪声传递模型，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，相对误差皆在5%以内，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，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，如图1所示，并建立了三个位相噪声模型。

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，提出了一个全链路噪声传递模型，进一步推导出了完整的系统测量精度模型。

和MG-A2，如图2所示，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， 因此。

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，在整个测量过程中， 条纹投影系统的全链路噪声传递模型 近日，以便对测得相位进行快速的估计和比较。

新加坡南洋理工大学吕深圳博士为论文第一作者，到目前为止，从图中可见。