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基于深度学习的机理模型与数据混合驱动的视觉转角测量方法
1
作者
陈武超
俞翔栋
+2 位作者
陈洪宇
柯瑞庭
陶建峰
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2024年第6期121-126,共6页
为克服基于视觉的转角测量方法容易受到系统干扰的局限性,提出了一种基于深度学习的机理模型和数据混合驱动的视觉转角测量方法。从数学原理上验证了采用等腰三角形作为轴上花纹的合理性和有效性,构建三角花纹转角计算机理数学模型。引...
为克服基于视觉的转角测量方法容易受到系统干扰的局限性,提出了一种基于深度学习的机理模型和数据混合驱动的视觉转角测量方法。从数学原理上验证了采用等腰三角形作为轴上花纹的合理性和有效性,构建三角花纹转角计算机理数学模型。引入基于YOLOv8的深度学习模型,采用线性组合将两者结合构建成混合转角测量模型。实验结果显示,这种混合模型在测量准度上有显著提升,相比仅用机理模型,其平均误差降低1.125°,均方根误差降低10.05°,在不同环境测试集上仍保持高效性能。该模型充分利用了深度学习模型对图像随机干扰的学习能力,同时保持了数学模型的约束和稳定性,提高了视觉角度测量的准确性,而且增强了其对环境变化以及系统干扰的适应性。
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关键词
转角测量
机器视觉
深度学习
混合模型
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职称材料
题名
基于深度学习的机理模型与数据混合驱动的视觉转角测量方法
1
作者
陈武超
俞翔栋
陈洪宇
柯瑞庭
陶建峰
机构
中国船舶集团有限公司第七一一研究所动力装置事业部
上海交通大学机械与动力工程学院
上海交通大学
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2024年第6期121-126,共6页
文摘
为克服基于视觉的转角测量方法容易受到系统干扰的局限性,提出了一种基于深度学习的机理模型和数据混合驱动的视觉转角测量方法。从数学原理上验证了采用等腰三角形作为轴上花纹的合理性和有效性,构建三角花纹转角计算机理数学模型。引入基于YOLOv8的深度学习模型,采用线性组合将两者结合构建成混合转角测量模型。实验结果显示,这种混合模型在测量准度上有显著提升,相比仅用机理模型,其平均误差降低1.125°,均方根误差降低10.05°,在不同环境测试集上仍保持高效性能。该模型充分利用了深度学习模型对图像随机干扰的学习能力,同时保持了数学模型的约束和稳定性,提高了视觉角度测量的准确性,而且增强了其对环境变化以及系统干扰的适应性。
关键词
转角测量
机器视觉
深度学习
混合模型
Keywords
rotation angle measurement
machine vision
deep learning
hybrid model
分类号
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的机理模型与数据混合驱动的视觉转角测量方法
陈武超
俞翔栋
陈洪宇
柯瑞庭
陶建峰
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2024
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