[发明专利]一种基于全卷积神经网络的相位主值提取方法有效
| 申请号： | 201910347403.6 | 申请日： | 2019-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110163817B | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 王海霞;吴晨阳;胡苏杭;陈朋;梁荣华 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04;G01B11/25 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于全卷积神经网络的相位主值提取方法，包括以下步骤：1)在计算机上将预先编码所需的按正弦分布的条纹图，预先编码好的条纹图投影至待测物，并使用工业相机采集待测物条纹图；2)构建全卷积神经网络模型，设定训练参数和损失函数，将1)中得到的图片输入至神经网络中，运行神经网络，获得所需的相位主值；3)使用基于质量图导向的方法对2)中得到的相位主值进行解缠，得到准确相位值。本发明提供一种图像采集的数量少、无需训练数据集以及训练过程、精度较高的基于全卷积神经网络的相位主值提取方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 相位 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于全卷积神经网络的相位主值提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)在计算机上将预先编码所需的按正弦分布的条纹图，预先编码好的条纹图投影至待测物，并使用工业相机采集待测物条纹图；2)构建全卷积神经网络模型，设定训练参数和损失函数，将1)中得到的图片输入至神经网络中，运行神经网络，获得所需的相位主值；3)使用基于质量图导向的方法对2)中得到的相位主值进行解缠，得到准确相位值。
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