[发明专利]基于条纹图像转换网络FPTNet的动态高精度三维测量方法

权利要求书

1.基于条纹图像转换网络FPTNet的动态高精度三维测量方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：搭建条纹图像转换网络：引入深度学习搭建条纹图像转换网络；

步骤二：条纹图像采集与参数标定：使用相机与投影仪搭建条纹投影轮廓系统，通过标定得到条纹投影轮廓系统中投影仪与相机的标定参数，通过条纹投影轮廓系统采集待测物体的原始条纹图像；

步骤三：条纹图像转换：将原始条纹图像输入条纹图像转换网络，原始条纹图像经过条纹图像转换网络得到全部正弦条纹图像；

步骤四：进行包裹相位和绝对相位计算：对每组正弦条纹图像进行相位计算，得到包裹相位，如式（1）：

，（1）

(x，y)为像素坐标，N为一组相移条纹的步数，为相移量，再基于格雷码图的方式将包裹相位解包裹得到绝对相位，如式（2）：

，（2）

式中表示从中计算得到的第个包裹相位，表示对应的条纹级次，INT[x]表示取整；

步骤五：重建三维信息：结合绝对相位与系统中投影仪与相机的标定参数，重建待测物体的准确三维信息。

2.根据权利要求1所述的基于条纹图像转换网络FPTNet的动态高精度三维测量方法，其特征在于：所述条纹图像转换网络包括FPTNet-C与FPTNet-U两个子网络，所述FPTNet-U分为FPTNet-UI和FPTNet-UII两种类型。

3.根据权利要求1所述的基于条纹图像转换网络FPTNet的动态高精度三维测量方法，其特征在于：所述原始条纹图像分为单帧正弦条纹图像与两帧正弦条纹图像，所述单帧正弦条纹图像输入FPTNet-C转换为具有相同频率的相移正弦条纹图像。

4.根据权利要求3所述的基于条纹图像转换网络FPTNet的动态高精度三维测量方法，其特征在于：所述待测物体表面的相移不超过一个条纹周期时，所述单帧正弦条纹图像输入FPTNet-UI转换为不同频率的正弦条纹图像，所述两帧正弦条纹图像输入FPTNet-UII转换为不同频率的正弦条纹图像。

5.根据权利要求1所述的基于条纹图像转换网络FPTNet的动态高精度三维测量方法，其特征在于：所述条纹图像转换网络包括训练阶段和推理阶段，所述训练阶段通过使输出条纹图像与条纹投影轮廓系统实际采集的条纹图像之间的差别最小化，训练条纹图像转换网络学习条纹图像的转换，所述推理阶段使经过训练的条纹图像转换网络将单帧或两帧正弦条纹图像转换出不同频率的正弦条纹图像。

6.根据权利要求5所述的基于条纹图像转换网络FPTNet的动态高精度三维测量方法，其特征在于：所述条纹图像转换网络利用（3）式实现参数最优化，

，（3）

式中Loss为条纹图像转换网络的损失函数，为条纹图像转换网络训练过程的参数集，m代表图片的像素个数，n表示输入的图片数量，为第n张条纹图像转换网络输出相移条纹图片，为第n张标准相移条纹图片，N表示相移步数。

7.根据权利要求1所述的基于条纹图像转换网络FPTNet的动态高精度三维测量方法，其特征在于：所述条纹图像转换网络由卷积层、Batch-norm层、ReLu层以及drop-out层连接构建。