Deficiencias de celosía de VCSEL y DOE y soluciones de aplicación de detección de desviación de posición

Resumen del juicio del proyecto

Tareas y entrada de imágenes.

Las debilidades, las deficiencias, los puntos redundantes y la desalineación de la matriz producirán resultados diferentes, y las discrepancias en la secuencia de puntos también pueden enmascarar verdaderas desviaciones.

Datos de entrada: red de referencia, fotogramas originales normales y anormales, número esperado de puntos/paso de punto e información necesaria de tiempo compartido, exposición y activación.

Procesamiento y salida de algoritmos.

Extracción de puntos candidatos → verificación de validez local → correspondencia de secuencia de puntos de referencia → puntos defectuosos/extra, distancia de puntos y cálculo residual de registro.

Resultados de salida: coordenadas punto por punto, números faltantes/extra, desviaciones punto a punto y listas de discrepancias; escala de grises relativa separada de los resultados geométricos.

Implementación y verificación

Formar la plantilla de referencia, las reglas de secuencia de puntos, la fórmula anormal y la interfaz de resultados del modelo limitado; la matriz de pulsos debe probarse por separado de forma sincrónica.

Método de verificación: aísle los conjuntos de prueba por muestra/lote, cuente los puntos faltantes, los puntos no coincidentes, las discrepancias y los errores de posición por categoría, y agregue debilidad, saturación, oclusión y datos codificados.

Límites aplicables y base existente

La superposición densa y la diafonía coherente no pueden aplicar el método del punto de separación de forma predeterminada; Los puntos faltantes no son necesariamente fallas del transmisor y las diferencias en la escala de grises no son iguales a las diferencias absolutas de potencia.

La extracción multipunto existente y la coincidencia de distancias son la base para el cálculo, y no hay datos de aceptación para la diafonía de matriz real y la tasa de detección de productos.

Algoritmo correspondiente:Detección de matriz de puntos láser y algoritmo de calibración bidimensional；Algoritmo de posicionamiento y análisis de puntos láser.。

Promoción y aceptación de proyectos empresariales.

1. confirmación del alcanceAclarar los objetos, estaciones de trabajo, entradas, salidas, unidades, interfaces y condiciones anormales que deben cubrirse.
2. Verificación de muestraUtilice muestras representativas normales y anormales para establecer una línea de base y registrar qué funciona, qué falla y las lagunas de datos.
3. Depuración conjunta de desarrollo.Completar el algoritmo, calibración, interfaz y adaptación del equipo según el alcance aprobado, y conservar la versión, parámetros y estado anormal.
4. Aceptación del artículoUtilice muestras independientes y repruebas de valores de referencia para confirmar errores, detección, ritmo, estabilidad y resultados, respectivamente.

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