发明专利已授权

基于Unet卷积神经网络自适应空间滤波的物体三维形貌测量方法

📄 申请号：CN202210031449.9 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2022-01-12

公开号

CN115249231B

公开日

2026-02-24

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T7_11 , G06T7_136 , G06T7_194 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

三维形貌测量图像处理深度学习三维测量神经网络卷积神经网络三维形貌测量

应用场景

工业检测, 逆向工程, 质量控制, 机器视觉, 精密制造

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摘要

本发明公开了一种基于Unet卷积神经网络自适应空间滤波的物体三维形貌测量方法。计算机模拟生成随机全息干涉图转换为频谱图；迭代阈值分割处理获得频谱二值分割图；搭建Unet卷积神经网络；频谱图为输入和频谱二值分割图为标签进行训练；采集待测物的全息干涉图转换为测试频谱图，通过相位信息确定物像频谱中心坐标；向训练好网络中输入测试频谱图输出频谱二值分割图，根据物像频谱中心坐标在测试频谱图中提取建立物像频谱区域二值分割掩模，对测试频谱图滤波获得物像频谱滤波图，重建待测物的三维形貌图。本发明方法兼具阈值迭代分割方法的优秀性能与神经网络的快速处理能力，有利于实现物体三维形貌的高质量快速重建。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种深坑井式立体车库防水维护体系

当前第 / 件

一种电梯门锁系统及电梯

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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