[发明专利]多通道亚像素卷积神经网络的高精度工业零件测量算法在审
| 申请号： | 202110679150.X | 申请日： | 2021-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN113362384A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 梁兴柱;林玉娥;任志远;方贤进 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院（芜湖）;安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/62 | 分类号： | G06T7/62;G06T7/13;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/50 |
| 代理公司： | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人： | 何静 |
| 地址： | 241002 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器视觉工业测量技术领域，具体涉及多通道亚像素卷积神经网络的高精度工业零件测量算法。发明将图像信号中高频率和低频率的分量同时作为神经网络的输入，利用Roberts交叉微分算子和Sobel微分算子对图像进行计算，得到两种互补的边缘图像信息，然后将原始图像与两种边缘图像作为神经网络的输入，这样可以使能量较小的高频带信息在重建过程中起到作用，并得到保留，更有利于测量高精度工业零件。设计的网络由6层卷积神经网络构成，网络包含两个残差块，每个残差块由两个卷积层组成，从而使网络能学习到更多的图像细节特征。最后将两部分高分辨率重建图像叠加，从而使重建图像具有更清晰的细节，得到高分辨率的亚像素高清晰的图像。 | ||
| 搜索关键词： | 通道 像素 卷积 神经网络 高精度 工业 零件 测量 算法 | ||
【主权项】：
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