[发明专利]基于深度学习的单帧彩色条纹投影的三维面型测量方法在审
| 申请号： | 202010194707.6 | 申请日： | 2020-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN111402240A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 左超;钱佳铭;陈钱;冯世杰;李艺璇;陶天阳;胡岩;尚昱昊 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/60;G06N3/04;G06N3/08;G01B11/25 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 岑丹 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的单帧彩色条纹投影的三维面型测量方法，包括基于卷积神经网络的模型CNN，输入包含三个通道，分别为彩色条纹图像的红色、绿色和蓝色通道内的灰度条纹图像。采用投影仪投影三个不同频率的12步相移条纹，利用相移(PS)法和投影最小距离法(PDM)生成CNN所需的训练数据对其进行训练。使用时，将彩色条纹图像的三个通道灰度条纹图像输入至CNN，得到分子项、分母项以及一个包含条纹级次信息的低精度绝对相位。将分子项与分母项代入反正切函数，结合低精度绝对相位计算得到高精度的绝对相位信息。本发明可在无任何复杂预/后处理的情况下，提供更精确的相位信息和更可靠的相位展开。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 彩色 条纹 投影 三维 测量方法 | ||
【主权项】：
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