Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
| 视觉测量系统中基于深度学习的自动对焦方法 | |
| 郑博文; 刘绍锦; 沈铖武; 李建荣; 韩岩; 孙浩洋 | |
| 2024 | |
| 发表期刊 | 激光与光电子学进展
 |
| 卷号 | 61期号:24页码:60-67 |
| 摘要 | 针对传统对焦法需要采集较多的离焦图像、对焦耗时长、在视觉测量系统场景应用中存在限制等问题，提出了一种基于深度学习的自动对焦方法。该方法将自动对焦问题转化为图像的离焦距离预测问题，利用ShuffleNetv2与多层感知机构建轻量化深度回归网络并对工作场景中采集的目标图像数据集进行训练。通过合理的对焦策略，利用两帧图像即可完成对焦，减少了对焦耗时，同时也可以避免传统对焦法因局部极值点导致对焦误差较大的问题。实验结果表明，该方法的对焦耗时仅为传统对焦法的15%～24%，对焦稳定性相比传统对焦法提升约为40%，具有对焦速度快、对焦稳定性高、模型复杂度低等优点，能够很好地应用于视觉测量系统中。 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/68697 |
| 专题 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 作者单位 | 1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所相对位姿测量实验室 3.中国科学院大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郑博文,刘绍锦,沈铖武,等. 视觉测量系统中基于深度学习的自动对焦方法[J]. 激光与光电子学进展,2024,61(24):60-67. |
| APA | 郑博文,刘绍锦,沈铖武,李建荣,韩岩,&孙浩洋.(2024).视觉测量系统中基于深度学习的自动对焦方法.激光与光电子学进展,61(24),60-67. |
| MLA | 郑博文,et al."视觉测量系统中基于深度学习的自动对焦方法".激光与光电子学进展 61.24(2024):60-67. |
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| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 视觉测量系统中基于深度学习的自动对焦方法（1516KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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