发明专利已授权

一种基于全卷积神经网络的相位主值提取方法

📄 申请号：CN201910347403.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-04-28

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_00

IPC 分类号

G06T5_00 , G06T7_00 , G06N3_08 , G06N3_04 , G01B11_25 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络图像处理人工智能算法计算机视觉神经网络卷积神经网络

应用场景

光学测量, 三维重建, 结构光成像, 工业检测, 医学影像

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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。

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

一种基于遗传算法的射频能量源布置与发射功率设置方法

当前第 / 件

一种动静压结合可控间隙的干气密封结构

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