专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]平面图形块显示方法及系统-CN200510101634.7无效
  • 王鑫堂 - 广东瑞图万方科技有限公司
  • 2005-11-16 - 2006-07-26 - G06T3/20
  • 本发明涉及一种平面图形块显示方法,包括以下步骤:(a)读取初始图形块数据并将所述初始图形块数据变换为错位图形块数据;(b)根据所述错位图形块数据在显示模块显示错位图形块;(c)根据所述初始图形块数据在显示模块显示初始图形块,所述初始图形块显示于所述错位图形块上层。本发明的平面图形块显示方法及系统,通过生成错位图形块,将平面的图形块显示为立体效果。
  • 平面图形显示方法系统
  • [发明专利]基于编码曝光的合成图像相位恢复方法及装置-CN202010137673.7有效
  • 索津莉;公瑾;张伟航;戴琼海 - 清华大学
  • 2020-03-02 - 2023-04-07 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种基于编码曝光的合成图像相位恢复方法及装置,其中,方法包括:在EMCCD时序电路中预设编码序列控制曝光方式,控制显微镜载物台沿z轴方向做周期正弦运动,采集图像并基于编码进行合成;使用显微成像系统采集训练样本的离焦图和在焦图,使用基于强度传输方程的相位重建算法得到训练样本的相位;将训练样本的合成图像和相应的相位做训练集对神经网络进行训练。网络训练后,采集编码曝光的合成图像输入网络即可恢复相位。该方法编码合成图像所含信息量大,重建的相位准确度高;计算速度快,无需受限于边界条件;可用于快速动态样本的相位恢复;可以直接与现有的显微成像系统结合,在显微成像的同时获得编码合成图像。
  • 基于编码曝光合成图像相位恢复方法装置
  • [发明专利]基于透射电镜的新型相移电子全息术-CN202210772473.8有效
  • 李子安;苏佳琪;刘玉莹;苏航波;闫珊珊 - 广西大学
  • 2022-06-30 - 2023-05-05 - G01N23/04
  • 在透射电子显微镜下观察试样,获取一系列全息图;(2)选择一系列试样全息图中同一位置的一个垂直于干涉条纹方向的矩形局部区域,该区域不包含或很少包含试样信息;(3)对系列全息图选定区域的强度平均值进行线性曲线拟合得到初始相位;(4)根据初始相位与强度值的关系,对系列全息图的每个像素进行像素值的非线性曲线拟合得到相位像。利用本发明的方法,可以实现高空间分辨和高相位信号分辨的电子波函数重构,从而实现对物质的电场和磁场分布进行高分辨率和定量的分析表征。
  • 基于透射新型相移电子全息
  • [发明专利]激光照射装置-CN201780008369.9有效
  • 奥间惇治 - 浜松光子学株式会社
  • 2017-01-24 - 2020-11-10 - B23K26/00
  • 空间光调制器具有显示相位案的显示部,并使在激光光源所产生的激光入射到显示部,使该激光对应于相位案进行调制并从显示部出射。控制部对显示于显示部的相位案进行控制。控制部使包含调制激光中的未入射到物镜的瞳面的一部分的标记的相位案显示于显示部。
  • 激光照射装置
  • [发明专利]一种基于深度学习的数字全息包裹相位畸变补偿方法-CN202211319611.3在审
  • 陈本永;黄柳;唐健钧;严利平 - 浙江理工大学
  • 2022-10-26 - 2023-03-07 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的数字全息包裹相位畸变补偿方法。通过计算机生成随机Zernike多项式系数和对应的包裹相位,分别作为学习标签和网络训练神经网络模型;搭建数字全息光路记录待测样本的全息图,经数值重建后将其包裹相位输入训练好的神经网络模型输出Zernike多项式系数重构相位畸变分布,在空间域补偿物光复振幅;对补偿后包裹相位进行相位滤波和解包裹,并对解包裹后相位进行基于背景分割的Zernike多项式拟合来补偿残留畸变。本发明方法仅用仿真数据集训练网络,在相位解包裹前补偿大部分畸变,提高包裹相位数据可靠度,极大提高相位恢复准确度,具有计算速度快和精准补偿畸变等优点。
  • 一种基于深度学习数字全息包裹相位畸变补偿方法

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