[发明专利]基于深度学习对SMT电子元件三维重建的方法有效
| 申请号： | 202010524162.0 | 申请日： | 2020-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN111651954B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 翟雷;董杰楚;杨阳;刘草;佘敏敏;葛霖 | 申请（专利权）人： | 嘉兴市像景智能装备有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/367 | 分类号： | G06F30/367;G06T17/00;G06N3/0464;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人： | 朱戈胜 |
| 地址： | 314500 浙江省嘉*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明针对SMT表面贴装电子元件三维光学测量后提出了一种基于深度学习的三维数据重建方法，包括如下步骤：步骤一，通过相位移的方法还原被测物表面；步骤二，构建一个神经网络通过多角度拍摄获取被测物的多角度2D图像来还原被检测物的3D模型；步骤三，使用步骤一与步骤二中获取的两种3D模型数据合成最终最完善三维轮廓；步骤四，将传统方法、神经网络推到出的模型数据进行交并比计算，当得分比较低时，使用步骤一数据更新训练步骤二神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 smt 电子元件 三维重建 方法 | ||
【主权项】：
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