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公开(公告)号：CN116049603A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310121347.0
申请日：2023-02-13
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明提供一种光栅尺测量误差补偿方法，包括以下步骤：S1：构建初始误差补偿模型和多维有界优化模型；S2：由亚像素级定位网络根据输入的光栅图像提取亚像素码道定位图；S3：在任务空间中根据亚像素码道定位图构建回归树，输出关联各干扰因素的回归结果并将回归结果迁移到多维有界优化模型；S4：由多维有界优化模型根据回归结果反馈补偿条件到亚像素级定位网络；S5：由亚像素级定位网络根据补偿条件提取新的亚像素码道定位图输入到译码层，输出的译码结果作为准确的测量结果，完成光栅尺测量误差补偿。本发明提供一种光栅尺测量误差补偿方法，解决了光栅尺的测量精度往往受到多种误差因素影响的问题。
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公开(公告)号：CN116109702A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310121340.9
申请日：2023-02-13
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06T7/73 , G01B11/00 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的光栅尺自动定位译码方法，包括以下步骤：S1：构建码道粗定位译码模型和码道细定位译码模型，S2：从输入的光栅尺图像中获取码道二值化图像和码元中心横坐标，从光栅尺图像中获取尾端码元定位二值图像；S3：根据码道二值化图像和码元中心横坐标解译出光栅尺图像的粗位置信息，根据尾端码元定位二值图像解译出光栅尺图像的细位置信息；S4：根据光栅尺图像的码元宽度、粗位置信息和细位置信息得到绝对位置信息作为自动定位译码结果。本发明提供一种基于深度学习的光栅尺自动定位译码方法，解决了现有的码道定位技术制约了光栅尺定位译码精确性的问题。
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公开(公告)号：CN114812390B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202210385038.X
申请日：2022-04-13
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明提供一种自适应光栅尺误差补偿方法，该方法首先对测量误差进行模态分解得到若干个带宽有限的IMF分量，减少了冗余误差的影响，得到更加合理的分解结果，利于后续的本征信号重构；然后，为了选取符合条件的IMF分量来重构测量误差的本征信号，根据本征信号低复杂度、高幅度的数据特征过滤掉了IMF分量中的随机信号分量；由于一些残余噪声可能会泄露到这些候选IMF分量中，影响补偿性能，定义了一个贡献系数从候选IMF中进一步地选出符合条件的IMF分量，并将其用于重构测量误差的本征信号，通过本发明所提出的粗筛到精选的自适应本征分量选取方案，时间成本大大降低，本征信号趋于最优，最后，通过消除测量误差中的本征信号来实现误差补偿。
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公开(公告)号：CN114812390A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210385038.X
申请日：2022-04-13
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明提供一种自适应光栅尺误差补偿方法，该方法首先对测量误差进行模态分解得到若干个带宽有限的IMF分量，减少了冗余误差的影响，得到更加合理的分解结果，利于后续的本征信号重构；然后，为了选取符合条件的IMF分量来重构测量误差的本征信号，根据本征信号低复杂度、高幅度的数据特征过滤掉了IMF分量中的随机信号分量；由于一些残余噪声可能会泄露到这些候选IMF分量中，影响补偿性能，定义了一个贡献系数从候选IMF中进一步地选出符合条件的IMF分量，并将其用于重构测量误差的本征信号，通过本发明所提出的粗筛到精选的自适应本征分量选取方案，时间成本大大降低，本征信号趋于最优，最后，通过消除测量误差中的本征信号来实现误差补偿。
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