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DUSt3R深度学习在散装物料体积测量中的应用
目录
文档综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1.1散装物料体积测量的需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1.2传统测量方法的局限性探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.3深度学习技术的兴起与应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
1.2国内外研究现状述评．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
1.2.1国外相关研究进展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
1.2.2国内研究工作分析比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
1.2.3现有研究存在的问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
1.3本文主要研究内容及结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
1.4本文创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.1杜尔萃尔（DUSt3R）机器人系统概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.1.1杜尔萃尔机械臂的硬件架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.1.2杜尔萃尔机械臂的传感器配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.2深度学习算法及其原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.2.1卷积神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.2.2生成对抗网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.2.3其他相关深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2.3三维重建技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
2.3.1点云生成方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
2.3.2点云数据处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
基于DUSt3R的散装物料体积测量系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
3.1系统总体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.2硬件系统设计实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
3.3软件系统设计实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
3.3.1数据采集模块的实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
3.3.2模型训练与优化模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
3.3.3体积计算与展示模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
实验验证与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
4.1实验数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
4.2实验方案设计与实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
4.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
4.3.1测量精度评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
4.3.2与传统方法的对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
4.4实验结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
5.1全文工作总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
5.2未来工作展望．．．．．．．
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