[发明专利]一种基于深度学习的不规则形状光学元件面形的旋转平移绝对检测方法、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202110876438.6 | 申请日： | 2021-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN113607083B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 杨忠明;杨丽丽;杨栋;刘兆军 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G01B11/24 | 分类号： | G01B11/24;G01B9/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 杨树云 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的不规则形状光学元件面形的旋转平移绝对检测方法、设备及存储介质，包括：(1)基于卷积神经网络提取不规则形状光学元件的旋转量与平移量：先利用干涉仪对不规则形状光学元件面形进行3个位置的相对检测，再通过卷积神经网络来获得不规则形状光学元件的旋转量和平移量；(2)将旋转量与平移量代入不规则形状光学元件波面恢复算法，得到不规则形状光学元件的绝对面形。本发明首次将不规则形状光学元件面形的旋转平移绝对检测方法与深度学习算法相结合，本发明无需昂贵的高精度平移与旋转平台，仅需一张被测不规则形状元件在变换位置的二值化图像，便可对图像中的元件进行精确的位姿预测，即旋转量与平移量的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 不规则 形状 光学 元件 旋转 平移 绝对 检测 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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