【摘 要】
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为了快速高精度地获取物体表面形貌以及变形,提出了一种基于贝叶斯模型的三维变形测量系统。基于贝叶斯概率模型计算初始视差,利用牛顿拉普森迭代法对初始时差进行迭代优化,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.51375448、No.51375447)
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为了快速高精度地获取物体表面形貌以及变形,提出了一种基于贝叶斯模型的三维变形测量系统。基于贝叶斯概率模型计算初始视差,利用牛顿拉普森迭代法对初始时差进行迭代优化,实现了高精度的立体匹配。时序匹配中,采用高效的反向组合高斯牛顿法对位移初值进行非线性优化,实现了数字图像相关快速、高精度匹配;针对优化过程中初值难求的问题,采用可靠性导向方法,为每个点的非线性优化提供了可靠的初值估计,同时也避免了误差的传递。实验结果表明,静态物体三维重建的测量精度可以达到0.208%,应变测量结果与商业软件VIC-3D测量结果相当吻合。与传统测量方法相比,本文系统可以更好的满足实验中三维形貌、应变测量的需求。
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