神经网络与光学干涉对心校准方法及系统、存储介质技术方案

本发明专利技术公开了神经网络与光学干涉对心校准方法及系统、存储介质，其方法包括：S1、测定摄像头与标板之间的光学距离，根据测定结果调整摄像头的初始焦距或位置；S2、识别确定图像中的标板及第一中心坐标，并确定第一中心坐标与理想中心位置的第一偏移量；S3、获得第二中心坐标及第二偏移量，根据第一中心坐标、第一偏移量、第二中心坐标及第二偏移量确定并执行调整机制；S4、测量得到摄像头与标板的距离及角度数据，对调整摄像头的焦距或位置进行微调；S5、根据第一偏移量、第二偏移量、摄像头与标板的距离及角度数据，对摄像头的光路进行微调，本发明专利技术确保了对心的高度准确性，自动适应性强，使整个对心校准过程迅速且效果稳定，具有较大的灵活性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及对心，尤其涉及神经网络与光学干涉对心校准方法及系统、存储介质。

技术介绍

1、对心技术在各种光学、摄像和测量系统中都有广泛应用，它确保了摄像头或光学传感器与目标对象之间的准确对齐。传统上，这类校准主要依赖机械微调或利用基础的机器视觉技术来实现。然而，随着技术的快速发展，尤其是在高精度和复杂环境下，传统方法在满足精度、速度和稳定性方面面临着一些困难。

2、首先，单纯依赖机械微调或简单的机器视觉技术无法满足现代高精度测量设备的要求，容易受到环境因素的干扰，如温度、湿度变化，导致测量结果的不稳定。

3、其次，许多复杂的应用环境要求系统具有更高的自适应能力，能够实时响应环境变化并进行调整。传统技术往往缺乏这种自适应性，难以满足实际应用中的需求。

4、此外，随着深度学习和神经网络技术的兴起，虽然在图像识别和处理上有了很大的进展，但如何将这些先进技术与传统光学测量技术结合，以实现更高精度、更快速度的对心校准仍是一个挑战。

技术实现思路

1、针对上述传统机械微调在面临对心时本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种神经网络与光学干涉对心校准方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的神经网络与光学干涉对心校准方法，其特征在于，步骤S1中，将所述测定结果与理想距离进行对比，获得初始偏差值，并调整摄像头的初始焦距或位置，使测定结果接近预定的理想距离范围。

3.根据权利要求2所述的神经网络与光学干涉对心校准方法，其特征在于，步骤S1还包括，当测定结果达到理想距离范围，则执行步骤S2。

4.根据权利要求1所述的神经网络与光学干涉对心校准方法，其特征在于，步骤S2中，所述摄像头采集标板的图像后，对图像进行预处理，通过机器视觉与模式识别图片中标板的第一...

【技术特征摘要】

1.一种神经网络与光学干涉对心校准方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的神经网络与光学干涉对心校准方法，其特征在于，步骤s1中，将所述测定结果与理想距离进行对比，获得初始偏差值，并调整摄像头的初始焦距或位置，使测定结果接近预定的理想距离范围。

3.根据权利要求2所述的神经网络与光学干涉对心校准方法，其特征在于，步骤s1还包括，当测定结果达到理想距离范围，则执行步骤s2。

4.根据权利要求1所述的神经网络与光学干涉对心校准方法，其特征在于，步骤s2中，所述摄像头采集标板的图像后，对图像进行预处理，通过机器视觉与模式识别图片中标板的第一中心坐标，将第一中心坐标与理想中心位置的坐标进行对比，获得第一中心坐标与理想中心位置的第一偏移量；

5.根据权利要求1所述的神经网络与光学干涉对心校准方法，其特征在于，步骤s3中，所述神经网络模型通过正样本、负样本及扰动样本完成预训练，所述神经网络模型用于从图...

【专利技术属性】
技术研发人员：王坤，李成龙，吴邦铭，刘玲玲，
申请(专利权)人：九江精博精密科技有限公司，
类型：发明
国别省市：