机床与液压

作者：高博轩，赵弘，苗兴园

单位：中国石油大学（北京）机械与储运工程学院；中国石油大学（北京）机械与储运工程学院；中国石油大学（北京）机械与储运工程学院

关键词：立体视觉;图像误差补偿;改进灰狼优化;广义回归神经网络;焊缝三维重构测量

基金：国家自然科学基金项目 (51575528)；中国石油大学( 北京) 前瞻导向及培育项目(2462022QEDX011)

为提高双目相机不同位姿下焊缝的三维重构测量精度，提出一种基于立体视觉图像误差补偿的管道焊缝三维重构测量方法。采用改进灰狼算法（IGWO）优化广义回归神经网络（GRNN）补偿焊缝三维重构图像点的坐标误差。采用混沌映射、非线性收敛因子和最优记忆保存思想对GWO算法进行改进，通过8个标准测试函数进行仿真验证；利用优化后的GRNN模型对图像点坐标误差进行预测和补偿，计算三维坐标重构出焊缝点云，三维测量焊缝的焊宽、余高和长度。试验结果表明：该模型在双目相机不同的位姿状态下都能较准确地实现焊缝的三维重构，焊缝的三维测量相对误差在0.9%以内。

来源：2024年第1期

《机床与液压》期刊编辑部

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