一种智能激光三角测距方法

本发明一种智能激光三角测距方法，包括以下步骤:获取被测物体成像光斑图像，对成像光斑图像进行预处理，构成光斑图像坐标的数据集；构建改进神经网络模型，能够有效捕捉光斑位置与被测物位移之间的非线性关系；基于训练集中光斑之间的坐标差数据，对改进神经网络模型进行训练，得到训练好的改进神经网络模型；将测试集中光斑之间的坐标差数据输入到训练好的改进神经网络模型中，输出的预测结果；输入归一化后的成像光斑位置信息，再对训练好的改进神经网络模型所输出的预测结果进行反归一化处理，得到被测物体的实际位移距离。本发明实现对复杂表面形貌、快速运动物体位移参数的精确测量，满足高精度要求下的产品质量控制、过程监测等应用需求。