[发明专利]基于深度学习的闭合条纹兼容单幅干涉图解相方法及装置有效
| 申请号： | 202010782465.2 | 申请日： | 2020-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN111928794B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 郝群;胡摇;袁诗翥;张韶辉 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G01B11/24 | 分类号： | G01B11/24;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市中闻律师事务所 11388 | 代理人： | 冯梦洪 |
| 地址： | 100081 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 基于深度学习的闭合条纹兼容单幅干涉图解相方法及装置，测量过程只需一幅干涉图，可以实现动态测量，结构简单，精度高。方法包括：(1)干涉图预处理，对输入的干涉图进行灰度范围归一化，得到归一化干涉图；(2)建立神经网络，通过神经网络获取归一化干涉图的包裹相位；(3)对包裹相位进行相位解包裹，获取干涉图的绝对相位；步骤(2)包括：(2.1)建立神经网络：归一化干涉图是神经网络的输入，神经网络包括：二维卷积层Conv2D、密集区块DenseBlock、平均池化层AvgPool、上采样层UpSample、连接层Concat、固定层Clamp；(2.2)使用数据集对神经网络进行训练，或加载训练好的网络参数，令神经网络达到可用状态；(2.3)将归一化干涉图输入神经网络，神经网络输出包裹相位。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 闭合 条纹 兼容 单幅 干涉 图解 方法 装置 | ||
【主权项】：
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