摘要
本发明公开了一种基于3D相机的高精度在线测量算法,包括如下在线测量步骤:步骤一,多模态数据融合;步骤二,自适应误差补偿;步骤三,在线标定与反馈优化;步骤四,轻量化实时处理,本发明提高了在线测量的精度和稳定性,克服现有技术中因相机参数漂移、运动模糊等因素导致的测量误差,且增强测量系统的实时性,满足高速生产线上的实时测量需求,解决现有技术计算复杂度过高、处理速度慢的问题,提升测量系统的适应性,使其能够在复杂多变的工业环境中稳定工作,解决现有技术对环境变化敏感、需要频繁停机校准的问题,能够充分利用3D相机的潜力,实现高效、准确的在线测量,推动工业自动化和智能化的发展。
技术关键词
相机
3D点云数据
深度学习模型
多模态数据融合
在线
协方差矩阵
并行计算算法
加速库
误差监测
误差补偿算法
物体运动速度
边缘检测
卡尔曼滤波
测量误差
图像特征提取
参数
坐标系