【摘 要】
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为实现对物体表面三维深度缺陷检测,提出一种基于Contourlet变换的明暗恢复形状算法来解决三维物体表面重建问题。针对在传统的明暗恢复形状方法重建过程中出现的计算收敛速
【机 构】
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浙江大学机械工程学系; 解放军理工大学军事训练数据中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51405435)
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为实现对物体表面三维深度缺陷检测,提出一种基于Contourlet变换的明暗恢复形状算法来解决三维物体表面重建问题。针对在传统的明暗恢复形状方法重建过程中出现的计算收敛速度较慢的问题,从图像多尺度几何分析的角度进行研究,利用Contourlet变换系数来表达图像,用基系数近似的计算微分算子,从而优化目标函数的求解过程。试验结果表明使用Contourlet系数的SFS算法比传统和小波系数的算法获得更优的迭代步长,可以使得计算过程中的误差项下降到较低的水平,从而获得更准确的三维信息。检测所使用的三维形状恢复方法只需要根据单幅测量图像,就可实现对零件三维缺陷的检测。
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