[发明专利]基于物理信息的深度学习的条纹分析方法在审
| 申请号： | 202310321872.7 | 申请日： | 2023-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN116448008A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 冯世杰;车宇轩;尹维;左超;陈钱;胡岩 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G01B11/25 | 分类号： | G01B11/25;G06N3/04;G06F17/14;G06T17/00 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 岑丹 |
| 地址： | 210094 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于物理信息的深度学习的条纹分析方法，旨在提供一种高效、准确的三维轮廓分析方法。包括使用投影仪向被测场景投射单幅高频条纹图案，相机采集单帧条纹图像。采用基于深度学习增强的傅里叶变换轮廓测量法得到初始低精度的包裹相位，获得待测场景的初始相位图。使用一个轻量级的DNN进行相位分析，并计算傅里叶损失函数和相位损失函数反向传播，为不同类型的样品输出可靠的高质量的相位结果。结合相位展开算法和三维重建算法，根据图像坐标系与相机坐标系关系重构出待测场景的三维轮廓。本发明提高了条纹分析的准确性和效率，具有广泛的应用前景，尤其适用于精细的工业检测和三维重建领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 物理 信息 深度 学习 条纹 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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