基于BP神经网络的结构光光条中心提取 
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Center Extraction of Structured Light Stripe Based on Back Propagation Neural Network
河北科技大学机械工程学院, 河北 石家庄 050018
图 & 表
图 1. 选取截面像素点
Fig. 1. Selection of pixels of cross section profile
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图 2. 采用神经网络计算每列像素中心的基本原理
Fig. 2. Basic principle of center computation of each column using neural network
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图 3. 用于网络训练的不同形状的光条。(a)下降光条;(b)上升光条;(c)水平光条;(d)随机光条
Fig. 3. Light stripes with different shapes for network training. (a) Falling stripe; (d) rising stripe; (c) horizontal stripe; (d) random stripe
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图 4. 均方根误差的收敛曲线
Fig. 4. Convergence curve of root mean square error
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图 5. 光条截面灰度
Fig. 5. Gray value of stripe cross
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图 6. 中心提取误差直方图
Fig. 6. Histogram of center extraction error
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图 7. 不同形状光条的中心提取结果。(a)弧形光条;(b)随机光条;(c)间断光条;(d)齿形光条
Fig. 7. Center extraction results of strips with different shapes. (a) Arc stripe; (b) random stripe; (c) discontinuous stripe; (d) tooth stripe
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图 8. 直线光条样本
Fig. 8. Sample of straight line
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图 9. 隐含层神经元个数不同时直线光条中心提取误差。(a)均值;(b)均方根值
Fig. 9. Center extraction error of linear stipe for different numbers of hidden layer neurons. (a) Average value; (b) root mean square value
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图 10. 光条中心提取结果及误差比较。(a)光条中心神经网络提取结果;(b)中心提取误差对比
Fig. 10. Center extraction result of stripe and error comparison. (a) Center extraction result of stripe using neural network; (b) comparison of center extraction errors
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图 11. 不同质量光条的中心提取结果。(a)原始光条;(b)欠曝光;(c)正常光条;(d)过曝光
Fig. 11. Comparison of center extraction results for different stripe qualities. (a) Original stripe; (b) under exposed stripe; (c) normal exposed stripe; (d) over exposed stripe
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表 1不同噪声下的均方误差值和误差分布3σ值
Table1. Mean square error and error distribution 3σ value under different noises
| z0 | 0 | 5 | 10 | 15 | 20 |
|---|
| 3σ /pixel | 0.0561 | 0.0627 | 0.0813 | 0.1419 | 0.1548 | | Erms /pixel | 0.0187 | 0.0209 | 0.0272 | 0.0479 | 0.0521 |
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表 2不同隐含层层数时的中心提取误差
Table2. Center extraction error for different numbers of hidden layers
| Error | L1 | L21 2 | L31 2 |
|---|
| 1 2 |
|---|
| Erms /pixel | 0.1505 | 0.2780 | 0.1564 | 0.2788 | 0.1596 | 0.2722 | | Eavr /pixel | 0.1218 | 0.2253 | 0.1261 | 0.2200 | 0.1223 | 0.2135 |
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表 3使用不同训练样本时网络对光条中心的提取误差
Table3. Stripe center extraction error from network using different training samples
| Error | Fig. 3(a) | Fig. 3(b) | Fig. 3(c) | Fig. 3(d) |
|---|
| Erms /pixelEavr /pixelEmd /pixel | 0.20930.16480.8525 | 0.15710.12090.5325 | 0.23320.18590.7360 | 0.14860.11810.4969 |
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表 4光条与水平方向呈不同夹角时不同中心提取方法的Erms值
Table4. Erms obtained by different center extraction methods for different angles between stripe and horizontal direction
| Angle /(°) | Erms /pixel |
|---|
| GGM | Steger | Our method |
|---|
| 0 | 0.2669 | 0.1748 | 0.1405 | | 20 | 0.2977 | 0.1664 | 0.1441 | | 40 | 0.3683 | 0.1985 | 0.1721 | | 60 | 0.4539 | 0.2956 | 0.2275 | | 80 | 1.4576 | 1.4318 | 1.2533 |
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表 5不同方法进行中心提取的运行时间
Table5. Run time of different center extraction methods
| Sample | Run time /s |
|---|
| Steger | GGM | Our method |
|---|
| Fig.7(a)Fig.10(a)Fig.11(a) | 15.294415.097215.1043 | 0.01170.01210.0125 | 0.03970.04080.0402 |
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李玥华, 刘朋, 周京博, 任有志, 靳江艳. 基于BP神经网络的结构光光条中心提取[J]. 光学学报, 2019, 39(12): 1212005. Yuehua Li, Peng Liu, Jingbo Zhou, Youzhi Ren, Jiangyan Jin. Center Extraction of Structured Light Stripe Based on Back Propagation Neural Network[J]. Acta Optica Sinica, 2019, 39(12): 1212005.
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