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Phase unwrapping in 3-D shape measurement using artificial neuralnetworks

机译:使用人工神经进行3D形状测量中的相位展开网路

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摘要

Two observations are worthy of note. First, the experiencedoptical engineer can usually determine, sometimes partly subjectively,the positions of phase wraps in the image. This suggests that theinformation necessary to identify phase wraps does exist. Second, todate, no universally applicable technique for phase wrap detection isavailable. Indeed, it may be that there is no straight forwardanalytical method that can be used. The concept of a neuron was firstpostulated by McCulloch and Pitts (1943) and a neural network provides amechanism by which a machine can learn from experience. The foregoingdiscussion suggests that neural network technology may be suitable foraddressing the phase unwrapping problem. This paper describespreliminary work on the use of neural networks to identify phase wrapsearlier in the phase measuring process, prior to the calculation ofwrapped phase
机译:有两个观察值得注意。一,经验丰富 光学工程师通常可以(有时是部分主观地)确定 图像中相位包裹的位置。这表明 确实存在识别相位回绕所需的信息。二来 迄今为止,还没有一种普遍适用的相位包裹检测技术 可用的。确实,可能没有直接的方法 可以使用的分析方法。神经元的概念首先出现 由McCulloch和Pitts(1943)提出,而神经网络则提供了 机器可以从经验中学习的机制。以上 讨论表明神经网络技术可能适用于 解决相位展开问题。本文介绍 使用神经网络识别相包裹的初步工作 在相位测量过程的早期,在计算 包裹阶段

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