【技术实现步骤摘要】
一种基于VGG
‑
16的高精度光斑中心检测方法
[0001]本专利技术涉及一种光斑中心检测方法,特别是一种基于VGG
‑
16的高精度光斑中心检测方法。
技术介绍
[0002]激光光斑中心的检测定位在工业测量领域有着广泛而重要的应用,如何准确检测激光光斑中心是一项关键技术,当前的激光光斑中心检测技术有重心法、插值法、加权插值法等,但这些方法均存在不同程度的抗干扰能力差、检测精度低的问题。
技术实现思路
[0003]为了克服现有技术的不足,本专利技术提供一种基于VGG
‑
16的高精度光斑中心检测方法。
[0004]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是:一种基于VGG
‑
16的高精度光斑中心检测方法,包括以下步骤:(1)、获取激光光斑图并进行中心标注,标注完成的激光光斑图在进行归一化后制作为光斑数据集;(2)、基于VGG
‑
16构建光斑中心检测神经网络;(3)、对光斑数据集进行数据增强后输入至光斑中心检测神经网络,将光斑中心检测神经网络训练收敛为光斑中心检测模型;(4)、将需要进行中心检测的待测光斑图归一化后输入至光斑中心检测模型内,光斑中心检测模型输出归一化坐标;(5)、将归一化坐标结合待测光斑图进行测算后,获取待测光斑图的中心坐标位置。
[0005]所述步骤2的光斑中心检测神经网络由依次相连的十四个卷积层和一个全连接层构成,最后一卷积层的尺寸为1x1,全连接层的神经元个数为2,且全连接层采用的 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于VGG
‑
16的高精度光斑中心检测方法,其特征在于它包括以下步骤:(1)、获取激光光斑图并进行中心标注,标注完成的激光光斑图在进行归一化后制作为光斑数据集;(2)、基于VGG
‑
16构建光斑中心检测神经网络;(3)、对光斑数据集进行数据增强后输入至光斑中心检测神经网络,将光斑中心检测神经网络训练收敛为光斑中心检测模型;(4)、将需要进行中心检测的待测光斑图归一化后输入至光斑中心检测模型内,光斑中心检测模型输出归一化坐标;(5)、将归一化坐标结合待测光斑图进行测算后,获取待测光斑图的中心坐标位置。2.根据权利要求1所述的基于VGG
‑
16的高精度光斑中心检测方法,其特征在于所述步骤2的光斑中心检测神经网络由依次相连的十四个卷积层和一个全连接层构成,最后一卷积层的尺寸为1x1,全连接层的神经元个数为2,且全连接层采用的激...
【专利技术属性】
技术研发人员:潘新建,张崇富,邓春健,杨亮,吴洁滢,李奇,李志莉,徐世祥,王婷瑶,温贺平,高庆国,刘凯,易子川,迟锋,刘黎明,
申请(专利权)人:电子科技大学中山学院,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。