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一种基于深度学习的改进单模式自解相条纹投影三维测量方法
申请人信息
- 申请人:青岛科技大学
- 申请人地址:266000 山东省青岛市崂山区松岭路99号
- 发明人: 青岛科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于深度学习的改进单模式自解相条纹投影三维测量方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410186640.X |
| 申请日 | 2024/2/20 |
| 公告号 | CN117739861A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G01B11/25 |
| 权利人 | 青岛科技大学 |
| 发明人 | 张秋爽; 李旭; 申毅浩; 孟琪富; 杨化林; 邢明义 |
| 地址 | 山东省青岛市崂山区松岭路99号 |
摘要文本
关注公众号 。本发明公开了一种基于深度学习的改进单模式自解相条纹投影三维测量方法,涉及图像处理技术领域。本发明包括以下步骤:搭建条纹投影虚拟测量系统;在条纹投影虚拟测量系统中制备数据集;搭建条纹预测自解相网络模型;通过条纹投影虚拟测量系统制备的数据集进行模型训练;通过相机采集被测物体的单张变形条纹图像;将被测物体的单张变形条纹图像输入至条纹预测自解相网络模型预测被测物体其余三张变形条纹图像。本发明搭建了一个虚拟测量系统,简化了复杂的数据采集过程;并采用深度学习的方法搭建了条纹预测自解相网络对单模式自解相方法进行改进,实现了仅需单张变形条纹图像对高分辨图像进行高效精确的相位检索过程。
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的改进单模式自解相条纹投影三维测量方法,其特征在于,包括以下步骤:搭建条纹投影虚拟测量系统;在条纹投影虚拟测量系统中制备数据集;搭建条纹预测自解相网络模型;通过条纹投影虚拟测量系统制备的数据集进行模型训练;通过相机采集被测物体的单张变形条纹图像;将被测物体的单张变形条纹图像输入至条纹预测自解相网络模型预测被测物体其余三张变形条纹图像;将获取的四张变形条纹图像通过单模式自解相方法进行相位解算得到包裹相位和条纹级次;相位展开得到绝对相位。