[发明专利]一种基于深度学习的干涉图像相位解调方法有效
| 申请号： | 202110885403.9 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113340211B | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 孙喜博;张颖;耿远超;马文静;黄晚晴;刘兰琴;王文义;袁强;胡东霞;邓学伟;袁晓东 | 申请（专利权）人： | 中国工程物理研究院激光聚变研究中心 |
| 主分类号： | G01B11/02 | 分类号： | G01B11/02;G01J9/02;G06N3/08 |
| 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： | 于晶晶 |
| 地址： | 621999*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的干涉图像相位解调方法，属于激光干涉测量技术领域，随机生成测量光与参考光之间光程差，采集干涉图像并计算获得旋转角度，建立输入输出数据集，搭建卷积神经网络模型，利用训练数据集对卷积神经网络模型进行迭代优化，直至利用测试数据集对卷积神经网络模型进行验证时效果符合终止条件，采集待解调的干涉图像，并输入到训练后的卷积神经网络模型，输出待解调的旋转角度，计算得到测量光相位变化信息，本发明取代了传统的干涉图像解调算法，能够实现快速、高精度干涉相位解调，提高测量精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 干涉 图像 相位 解调 方法 | ||
【主权项】：
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