Resumen

La codificación y decodificación de patrones son dos problemas complejos en un sistema de reconstrucción tridimensional (3D) que utiliza luz estructurada codificada (CSL). En este artículo, se diseña un patrón de un solo disparo como una matriz M con ocho formas geométricas incrustadas, en la que cada subventana de 2 × 2 aparece una sola vez. A continuación, se propone un método robusto de decodificación de patrones para reconstruir objetos a partir de un patrón de un solo disparo. El método de decodificación se basa en el algoritmo de seguimiento robusto de elementos de patrón (PETA) y en características genéricas de elementos de patrón para segmentar y agrupar el patrón de luz estructurada proyectado a partir de una única imagen capturada. Se utilizan una red neuronal de convolución profunda (DCNN) y características de secuencia en cadena para clasificar con precisión los elementos del patrón y los puntos clave (KP), respectivamente. Mientras tanto, se establece un conjunto de datos de entrenamiento, que contiene muchos elementos de patrón con varios niveles de desenfoque y distorsiones. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto puede utilizarse para reconstruir objetos 3D.

• Materias:Control del proceso Sistemas no lineales Regulación automática Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects: Nonlinear systems Automatic regulation Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:elementos de patrón, patrón de disparo, algoritmo robusto de seguimiento de elementos de patrón, características de la secuencia de cadenas, muchos elementos de patrón, patrón de luz estructurado, varios niveles de desenfoque, enfoque, objetos 3d, resultados experimentales
• Keywords:pattern elements, shot pattern, robust pattern element tracking algorithm, chain sequence features, many pattern elements, structured light pattern, various blur levels, approach, 3d objects, experimental results