Извлечение центральных линий лазерной полосы из полупрозрачных оптических компонентов с использованием многомасштабной внимательной глубокой нейронной сети

Точное извлечение центральных линий лазерной полосы критично для 3D-сканирующих систем на основе линейного лазера. Однако традиционные методы, основанные на пороговой сегментации и морфологических операциях, сталкиваются с существенными трудностями при наличии распространённых оптических явлений, включая зеркальные отражения, рассеяние и «протечку» (bleeding), которые часто наблюдаются в полупрозрачных оптических компонентах. Эти методы обычно требуют сложной предварительной обработки и часто дают низкую точность при извлечении центральных линий. В данной работе мы предлагаем новый обучаемый подход, дополненный тщательно подготовленным набором данных, специально разработанный для решения этих задач. Наш предложенный метод использует многомасштабную U-Net-подобную архитектуру с механизмом внимания, первоначально предназначенную для сегментации лазерных полос на сложном фоне. После этого применяется алгоритм СTEGER (Steger) для точного извлечения центральных линий лазерной полосы. Экспериментальные результаты, полученные при всесторонней оценке изображений, захваченных в реальном мире, наглядно демонстрируют эффективность нашей глубокой нейронной сети в сочетании с алгоритмом Steger. Этот комбинированный подход показывает высокую точность даже при помехах от зеркальных отражений, рассеяния и артефактов bleeding. В частности, наш метод достигает среднего пересечения по объединению (mean intersection over union, mIoU) 84.71% для задачи обнаружения лазерной полосы и среднего квадратичного отклонения (mean square error, MSE) 10.371 пикселя. Также среднее время выполнения задачи по извлечению центральной линии заметно эффективно и составляет 0.125 с.