[发明专利]适用于高精度形貌测量的深度学习畸变光斑中心提取方法有效
| 申请号： | 202110111535.6 | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN112950650B | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 陈梅云;陈锦标;庞水玲;苏毅航;林健;吴衡;王晗 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187;G01B11/24;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 孔祥健 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种适用于高精度形貌测量的深度学习畸变光斑中心提取方法，包括以下步骤：S1、通过复光束角度传感器采集多光斑图像，进行光斑判别；S2、对经过光斑判别后的多光斑图像进行光斑分割；S3、进行基于DSCNet的光斑校正，使畸变光斑的能量分布近似于高斯光斑；S4、进行高斯拟合法中心提取。本发明能够校正畸变光斑，提高畸变光斑中心的提取精度，自适应能力强，提高复光束角度传感器的测量精度。通过本发明，复光束角度传感器能够准确地测量大曲率工件的三维形貌，能在工业上得到广泛应用。 | ||
| 搜索关键词： | 适用于 高精度 形貌 测量 深度 学习 畸变 光斑 中心 提取 方法 | ||
【主权项】：
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