摘要：为提高双目相机不同位姿下焊缝的三维重构测量精度，提出一种基于立体视觉图像误差补偿的管道焊缝三维重构测量方法。采用改进灰狼算法(IGWO)优化广义回归神经网络(GRNN)补偿焊缝三维重构图像点的坐标误差。采用混沌映射、非线性收敛因子和最优记忆保存思想对GWO算法进行改进，通过8个标准测试函数进行仿真验证；利用优化后的GRNN模型对图像点坐标误差进行预测和补偿，计算三维坐标重构出焊缝点云，三维测量焊缝的焊宽、余高和长度。试验结果表明：该模型在双目相机不同的位姿状态下都能较准确地实现焊缝的三维重构，焊缝的三维测量相对误差在0.9%以内。

关键字：立体视觉;图像误差补偿;改进灰狼优化;广义回归神经网络;焊缝三维重构测量

ISSN号：1001-3881

卷、期、页：卷52期1:1-10

发表日期：2024-01-15

期刊分区（SCI为中科院分区）：无

收录情况：北大中文核心期刊,机械工程领域高质量科技期刊分级目录（T3）

发表期刊名称：机床与液压

通讯作者：高博轩,苗兴园

第一作者：赵弘

论文类型：期刊论文

论文概要：高博轩,赵弘,苗兴园，基于改进GWO-GRNN的管道焊缝三维重构测量，机床与液压，2024，卷52期1:1-10

论文题目：基于改进GWO-GRNN的管道焊缝三维重构测量