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摘要
针对传统基于线结构光视觉测量系统中存在的光条纹分割精度低的问题，提出了一种改进U-Net网络的光条纹分割算法。改进算法使用VGG16的卷积池化层代替U-Net编码块中的卷积池化层，在U-Net编-解码层间的跳连接中引入坐标注意力机制，在U-Net编码块末端接入金字塔池化模块，采用Dice函数和交叉熵函数的组合作为网络的损失函数，解决了光条纹占比失衡问题。基于线结构光测量原理，设计了工件尺寸测量系统。实验表明，改进U-Net算法的分割精度指标mpa为95.61%、 m Iou为89.73%，均高于其他对比算法；工件测量尺寸的绝对误差小于0.1mm，相对误差小于1%，重复精度小于0.2%，满足工件的检测要求。
- 出版日期2021-8-24
- 单位中国科学院大学; 中国科学院沈阳自动化研究所
