改进的RBFNN用于机器人三维表面 测量系统曲面重构

为克服三坐标测量机检测速度慢等缺点,提出机器人三维表面测量系统.针对该系统设计了一种基于径向基神经网络(RBFNN)的简洁快速曲面重构方法.该方法考虑到RBFNN选取的神经元函数为高斯函数,将机器人三维表面测量系统获得的点云数据投影到二维平面,然后将该二维平面平均分割,选取分割点为RBFNN神经元的中心,避免了模糊c-均值法选取中心需要迭代计算的缺点,并且重构的网络训练精度和测试精度均高于模糊c-均值法选取中心设计的网络精度.利用该测量系统获得的实际点云数据验证了