[发明专利]结构光三维双视觉模型建模方法无效
| 申请号： | 01118302.0 | 申请日： | 2001-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN1387167A | 公开（公告）日： | 2002-12-25 |
| 发明（设计）人： | 张广军;魏振忠;李鑫;贺俊吉 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 中国航空专利中心 | 代理人： | 李建英 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于工业检测和视觉导引的结构光三维双视觉模型建模立法。径向基函数神经网络(RBF神经网络)由三层组成,输入层有两个节点,输出层有三个节点,隐层节点中的作用函数采用高斯核函数,利用全局坐标系下的标定点数据对双视觉神经网络进行训练。本发明基于RBF神经网络,建立了结构光三维双视觉模型,解决了BP网络中局部极小和训练速度慢的问题,较常规建模方法和BP网络法有较高的精度,同时解决了单视觉检测系统的“盲区”问题。 | ||
| 搜索关键词： | 结构 三维 视觉 模型 建模 方法 | ||
【主权项】：
1、一种结构光三维双视觉模型建模方法，其特征是，径向基函数神经网络(RBF神经网络)由三层组成，输入层设置两个节点，输出层设置三个节点，隐层节点中的作用函数采用高斯核函数，为uj=exp[-(X-Cj)T(X-Cj)2σj2]j＝1，2，..，Nh网络的输出为隐层节点输出的线性组合，即yi=Σi=1Nkωijuj-θ=WiTUi＝1，2，3；网络结构确定后，利用全局坐标系下采集的标定点数据对双视觉神经网络进行训练。
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