77、基于神经网络的间接明暗恢复形状及端铣尺寸误差预测方法

基于神经网络的间接明暗恢复形状及端铣尺寸误差预测方法

在计算机视觉和制造加工领域，明暗恢复形状（SFS）和端铣尺寸误差预测是两个重要的研究方向。传统的SFS方法和端铣尺寸误差预测方法存在诸多不足，而神经网络技术为解决这些问题提供了新的思路和方法。

基于神经网络的间接明暗恢复形状方法

传统的SFS方法在模型参数初始化和收敛问题上未能有效解决。一些方法如Cheung应用自组织神经网络进行直接明暗恢复形状，Jiang应用线性前馈网络直接计算高度，但这些方法缺乏对重建表面整体可积性和平滑性的考虑。

传统SFS方法

SFS技术通常是在一些必要约束下，从单幅灰度图像重建表面。以最经典的最小化方法为例，会考虑亮度约束、平滑约束和可积性约束等，通过最小化能量函数来确保逆问题可解。
能量函数一般表示为：
[
F(p,q,z)=\iint_{\Omega}\left[(I(x,y)-R(p,q))^2+\lambda\left(p^2 + q^2\right)+\mu\left(\left(\frac{\partial p}{\partial y}-\frac{\partial q}{\partial x}\right)^2\right)\right]dxdy
]
其中，$I$和$R$分别为实际灰度值和计算灰度值，$p$和$q$是重建表面上某点的梯度，$z$是该点的高度，$\lambda$和$\mu$分别是平滑约束和可积性约束的系数，$\Omega$是图像的有效区域。重要参数$R$由光照模型计算得出，是经验性的非线性参数，表达式为$R = k_dI_l\cos\theta_i$，其中$I_l$是光线垂直照射表面时漫反射的有效亮