1.一种基于bp神经网络对透明目标表面点云的曲面重建方法，其特征在于，所述的方法对采集到的透明目标表面的高度点云使用bp神经网络进行处理，所述的bp神经网络是由4层前馈分层网络组成，分别是一个输入层，两个隐含层和一个输出层，所述的透明目标表面的高点云是通过双目视觉系统采集得到的。
2.根据权利要求1所述的基于bp神经网络对透明目标表面点云的曲面重建方法，其特征在于，所述的bp神经网络的输入层由两个神经单元组成，即两个输入端，用于输入训练样本。
3.根据权利要求1所述的基于bp神经网络对透明目标表面点云的曲面重建方法，其特征在于，所述的bp神经网络的两个隐含层各有10个神经单元，并且输入层到第一隐含层的传递函数和第一隐含层到第二隐含层的传递函数均选取了双曲正切s型（tansig）函数。
4.根据权利要求1所述的基于bp神经网络对透明目标表面点云的曲面重建方法，其特征在于，所述的bp神经网络的输出层由1个神经单元构成，即一个输出端，作为对样本训练后的输出，同时第二隐含层到输出层的传递函数为纯线性（purelin）函数。
5.根据权利要求1所述的基于bp神经网络对透明目标表面点云的曲面重建方法，其特征在于，所述的双目视觉系统由两个相机组成。