一种基于深度学习的线结构光中心线和箱体边缘检测方法

本发明涉及一种基于深度学习的线结构光中心线和箱体边缘检测方法，使用深度神经网络对含有线结构光的箱体图像的特定边缘进行检测，包括如下操作步骤：1）箱体数据集制作与标注。2）网络搭建与优化。3）使用图像处理方法进行八个点检测。本发明通过采用深度学习的边缘检测方法识别线结构光及箱体边缘，经过卷积神经网络的训练得到边缘二值图，最后获得线结构光中心线和箱体边缘相交的八个特征点。本方法有算法复杂度低，鲁棒性强，稳定性高，对复杂环境适应良好等诸多优点。