RACE-FPP 条纹投影轮廓术表征增强方法
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RACE-FPP 条纹投影轮廓术表征增强方法
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报道摘要
诺丁汉大学团队提出 RACE-FPP，将深度学习角点检测融入条纹投影轮廓术（FPP）标准标定流程，并显式分析定位误差在整条标定链中的传播。在干净与退化图像混合数据集上，相机重投影误差从 1.237 像素降至 0.259 像素，投影仪重投影误差降低约 50%，重建工件的几何精度也优于传统流程。
摘自 arXiv cs.CV
最新进展10月7日 12:00
RACE-FPP：面向条纹投影轮廓术的鲁棒 AI 辅助标定增强方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.CVRACE-FPP：面向条纹投影轮廓术的鲁棒 AI 辅助标定增强方法
诺丁汉大学团队提出 RACE-FPP，将深度学习角点检测融入条纹投影轮廓术（FPP）标准标定流程，并显式分析定位误差在整条标定链中的传播。在干净与退化图像混合数据集上，相机重投影误差从 1.237 像素降至 0.259 像素，投影仪重投影误差降低约 50%，重建工件的几何精度也优于传统流程。
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