[发明专利]基于深度学习的三维形貌测量方法、系统和存储介质有效
| 申请号： | 202110041097.0 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112802084B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 蔡长青 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06T7/60 | 分类号： | G06T7/60;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 常柯阳 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的三维形貌测量方法、系统和存储介质，所述方法包括在待测物体上投影正弦条纹，采用十二步相移法采集若干第一条纹图像和第二条纹图像；随机选取第一条纹图像中的三个图像作为第一输入图像；将第一输入图像输入到卷积神经网络中，获取第一包裹相位；随机选取第二条纹图像中的三个图像作为第二输入图像；将第二输入图像输入到卷积神经网络中，获取第二包裹相位；计算第一包裹相位和第二包裹相位的差频，获取合成包裹相位；对合成包裹相位进行解包裹，获取连续相位；根据连续相位获取待测物体的三维形貌特征。相较于现有技术，本申请能够实现三维形貌的高动态范围成像。本申请可广泛应用于三维测量技术领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 三维 形貌 测量方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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