Neural-network calibration of a multiple-line laser-camera range sensor for 3D surface-geometry measurement
Notice bibliographique
Résumé
Single-line laser-camera range sensors require scanning over the object surface to measure three-dimensional (3D) surface geometry. Full-field 3D surface measurement techniques typically require more than one pattern to be projected and captured by camera. This paper presents a method to calibrate a multiple-line laser-camera range sensor using an artificial neural network (NN) to enable capture of full-field 3D surface geometry using a single projected pattern. The range sensor projects nineteen laser lines onto a surface. During calibration, points in 2D images are extracted from the intersections of nineteen laser profiles and horizontal lines marked on a calibration plate, for several calibration plate positions. A mapping of 2D image coordinates to 3D object coordinates is performed separately for each laser-line projection using a multi-layer perceptron (MLP) neural network. Experiments using different NN configurations found a network with two hidden layers of 43 nodes per layer using the sigmoidal activation function to generate the lowest 3D reconstruction errors. Errors were consistent errors over all calibration positions. Calibration with an acceptable error for many applications can be achieved without knowledge of the camera pose. The fast 3D reconstruction by the trained system may permit low resolution full-field 3D surface-geometry measurement in real-time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».