摘 要： 为了标定基于线结构光的三维测量系统中的旋转轴，提出了一种基于圆锥体参照物的快速标定方法。将一个圆锥体的参照物固定放置在旋转平台上，控制旋转台每隔一定角度旋转一次，分别采集每个位置的图像，对图像预处理后，提取圆锥体的亚像素边缘，通过拟合圆锥体边缘直线，计算得到两条边缘直线的空间直线方程，并利用Levenberg-Marquardt迭代法计算出空间中距离两条边缘直线最近的点作为圆锥体的顶点，然后根据得到的所有顶点拟合出所在的空间平面及空间圆的圆心，根据平面的法向量和圆心点建立起旋转轴的直线方程，完成旋转台的转轴标定。实验结果表明，该标定方法具有较高的标定精度。
0 引言
如果找不到模式，则不会进行更新，并且打印参数被认为可以接受，就像在模式预测为“好”的情况下一样。如果发现模式“太高”或“太低”，则使用模式值构成的列表长度的比例用于扩展调整到促进比例校正的参数。具体而言，将一维线性插值应用于映射参数阈值（θ模式）和1之间的范围为新的最小值（I min）和1。然后使用插值值线性扩展最大更新量（A + ）对于参数增加，一个-由于该参数的响应时间长，并且存在超调的安全风险，因此hotend列表长度和模式阈值特别保守。
得到旋转轴的参数后，计算出转台坐标系与世界坐标系的位置关系如图3所示。首先要计算N轴与Y′轴之间的夹角?渍，然后将N轴投影到XOY平面，计算N轴的投影与X′轴之间的夹角，之后便可以得到N轴绕Z′轴、Y′轴旋转到与XOZ平面平行的旋转矩阵Ry、Rz分别为：
北京博维恒信的使命是向社会提供和推广先进实用的光学三维扫描数字化产品及服务，
通过调整在线校正反馈管道中使用的许多变量以及采样率和工具路径拆分长度，可以进一步提高我们的方法论的有效性。通过更广泛和更深入地搜索值进行更广泛的测试可能会提高性能。这些校正变量的更好值将有助于减少在反馈期间校正振荡的机会，这是我们通过改善列表的预测或减少响应时间来进行测试所经历的。如果网络仍然可以看到以前的坏区域并超出其校正或神经网络的一系列错误预测，则可能会发生参数振荡。
Smart-1系列为工业级高精度3D相机，T1Q型号属于3D相机Smart-1系列之一。T1Q进行了软硬件多类相机的兼容式设计，可以根据不同需求定制采集范围。采用131w像素的工业相机，支持0.1秒高速采集，能有效的提高自动化应用中的工作效率及节拍。
激光雷达是一种主动传感器，其返回的信息受环境干扰小，精度高，能够很容易获取物体的深度信息，因此目前在移动机器人传感器系统中有较多的利用激光雷达进行目标检测。激光雷达是激光探测及测距系统的简称。（1）单线激光雷达只有一个激光发射束，主要用于移动机器人障碍检测、障碍预警、道边检测等，优点是结构简单、数据量少、方便处理、功耗低，缺点是视角比较小，探测范围小，只能扫障碍物的一个截面。一般会将多个单线雷达组合安装在移动机器人的不同位置和不同方向，增加探测范围，进而弥补单线激光雷达的缺点。（2）多线激光雷达主要有德国的IBEO四线激光雷达、美国的Velodyne-HDL-64E激光雷达。多线激光雷达，提供了更大的探测范围和分辨率，它可以部分解决障碍物遮挡的问题，并且可以提供障碍物的高度等轮廟信息，极大的提高了环境感知能力。
参考文献
医学仿生、医学测量与模拟、整形美容及正畸、面瘫修复、三维面容识别、公安刑侦、
使用光学传感器进行建模，可以通过感知环境中的独特元素，即通常称为3D地标的元素，获得无人机的成功和精确的定位以及同时的环境三维建模，称为同时定位和地图构建（SLAM）。
影视制作的一个关键因素，通过三维扫描技术获取的模型是对直接创建模型最好
把所有顶点乘以旋转矩阵R旋转到转台坐标系下后，顶点所在的平面与XOZ平面平行，把这些点投影到XOZ平面后便可根据最小二乘法拟合XOZ平面上的顶点投影所在的平面圆进而得到其圆心O′（x′0，y′0，z′0），然后再把拟合得到的圆心O′逆向旋转回世界坐标系下后得到O0（x0，y0，z0），即可得到旋转轴的全部参数。
为了实现这一点，多个输出头与共享主干一起用于特征提取。共享主干的权重在训练的反向传递期间通过来自每个单独输出头的损失的总和进行更新。这允许主干学习自己对每个参数之间关系的解释以及跨参数共享的某些特征的重要性。另一种方法是使用多个独立的网络，每个网络都有一个输出头，并将问题视为四个独立的单标签分类问题。然而，这 孤立地查看每个参数，因此无法学习相互作用和关系。此外，它在训练和实际部署期间需要更多的计算，因为必须独立训练四个独立的网络（而不是一个），然后这些网络必须在操作期间并行运行。
重量（kg）： 5kg
数据采集传感器 2 台 传感器像素 800,000*2
以及应用Lucas-Kanade跟踪器跟踪连续图像帧中的独特图像点，利用光测距测量来确定观测的比例尺，从而实现显著优势。
我们证明，使用根据最佳打印参数的偏差标记的图像训练多头神经网络可以实现稳健且可通用的实时挤压 AM 错误检测和快速校正。数据采集和标记的自动化允许生成足够大和多样化的基于训练图像的数据集，以实现错误检测和纠正，该错误检测和纠正适用于现实的 2D 和 3D 几何形状、材料、打印机、刀具路径甚至挤压方法。
张德先1, 肖浩威1, 王江林2, 杨立扬1