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公开(公告)号：CN116563596A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310323479.1
申请日：2023-03-29
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司 , 北京基骨智能科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的正畸图像分类模型确定方法及装置，通过多个正畸图像类别的正畸图像及其他图像类别的样本图像对事实分析模型、卷积注意力模型、卷积模型、池化模型及概率分布模型进行训练，并在模型收敛时，确定训练出的模型为所需的正畸图像分类模型，以便使用训练出的正畸图像分类模型对待分类图像进行准确高效正畸分析，从而提高图像的正畸分类准确性及效率；以及通过其他图像类别的样本图像(如自然图像数据集)对模型进行训练，能够提高所得到的正畸图像分类模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN116152562B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310177430.X
申请日：2023-02-23
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06T7/90 , G06T5/00 , G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种彩色结构光图像快速颜色分类方法及系统，方法包括：对彩色结构光图像进行全局去噪处理得到处理后的彩色结构光图像；根据HSB颜色模型的色调公式以及预设动态阈值，对处理后的彩色结构光图像进行初步条纹颜色分类，得到初分类的颜色条纹类别，包括：条纹颜色分类成功的类别和条纹颜色分类失败的类别；对所有条纹颜色分类失败的类别条纹进行邻域相关颜色分类，得到调整后的条纹颜色分类，对所有条纹颜色分类失败的类别的条纹遍历调整完成后得到初始颜色分类的彩色结构光图像；对初始颜色分类的彩色结构光图像进行多通颜色重分类得到最终颜色分类的彩色结构光图像。本发明具有准确率高、鲁棒性强、算法复杂度低、速度快的优势。
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公开(公告)号：CN113222994B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110769841.9
申请日：2021-07-08
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多视角卷积神经网络的三维口腔模型安氏分类方法，包括如下步骤：步骤一、采集安氏分类数据，对于每个数字化三维口腔模型，提取多个预定位置牙齿的三维网格数据，通过组合得到两组安氏分类三角网格数据，并获取其对应的咬合错位类别；步骤二、基于安氏分类三角网格数据，生成多视角二维图；步骤三、对生成的多视角二维图进行预处理，得到预处理后的多视角二维图；步骤四、基于预处理后的多视角二维图，构建口腔数字化模型的安氏分类网络ANNET模型；步骤五、基于多视角二维图对安氏分类网络ANNET模型进行训练，训练完成后，利用所述安氏分类网络ANNET模型对输入的三维口腔模型进行安氏分类预测。
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公开(公告)号：CN113155056A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110179797.6
申请日：2021-02-08
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明涉及一种基于正弦和多灰度级条纹投影的快速三维测量方法，包括如下步骤：步骤一、利用计算机生成多种条纹图，具体包括三幅正弦相移条纹图，以及一到多幅多灰度级条纹图；步骤二、用投影仪将多幅条纹图依次投影到被测物体表面，对每幅投影图像用相机进行采集；步骤三、利用三幅正弦相移条纹图求解出包裹相位；步骤四、对多灰度级图像进行阈值分割计算相对条纹级次，可以利用直接照明分量和间接照明分量等算法计算合适阈值；步骤五、利用多灰度级图像对相对条纹级次计算得到绝对条纹级次。然后进行相位解包裹获得用于三维重建的绝对相位；步骤六、三维重建，进行相位‑高度转换，得到被测物体的三维高度数据。
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公开(公告)号：CN113155056B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110179797.6
申请日：2021-02-08
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明涉及一种基于正弦和多灰度级条纹投影的快速三维测量方法，包括如下步骤：步骤一、利用计算机生成多种条纹图，具体包括三幅正弦相移条纹图，以及一到多幅多灰度级条纹图；步骤二、用投影仪将多幅条纹图依次投影到被测物体表面，对每幅投影图像用相机进行采集；步骤三、利用三幅正弦相移条纹图求解出包裹相位；步骤四、对多灰度级图像进行阈值分割计算相对条纹级次，可以利用直接照明分量和间接照明分量等算法计算合适阈值；步骤五、利用多灰度级图像对相对条纹级次计算得到绝对条纹级次。然后进行相位解包裹获得用于三维重建的绝对相位；步骤六、三维重建，进行相位‑高度转换，得到被测物体的三维高度数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114596289B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210242218.2
申请日：2022-03-11
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于软组织轮廓线采样点的口点检测方法，包括如下步骤：步骤一、获取软组织轮廓采样点，判断是否存在口点；步骤二、如果口点存在，则继续检测鼻尖点；否则直接退出；步骤三、在指定范围内检测凹点和凸点；步骤四、基于检测的凹点和凸点，判断口点的位置。本发明提出的一种基于软组织轮廓线采样点的口点检测方法，根据侧位图轮廓线的凹凸特性，能够准确地检测出口点位置，大大降低了算法的复杂度，减少了对数据集的依赖。
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公开(公告)号：CN114596289A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210242218.2
申请日：2022-03-11
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于软组织轮廓线采样点的口点检测方法，包括如下步骤：步骤一、获取软组织轮廓采样点，判断是否存在口点；步骤二、如果口点存在，则继续检测鼻尖点；否则直接退出；步骤三、在指定范围内检测凹点和凸点；步骤四、基于检测的凹点和凸点，判断口点的位置。本发明提出的一种基于软组织轮廓线采样点的口点检测方法，根据侧位图轮廓线的凹凸特性，能够准确地检测出口点位置，大大降低了算法的复杂度，减少了对数据集的依赖。
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公开(公告)号：CN113643446A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110920756.8
申请日：2021-08-11
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
Abstract: 本申请的实施例公开了一种下颌神经管自动标记方法、装置和电子设备，用以实现较高精准度标记下颌神经管数据。所述方法，包括：获取牙周的曲面体的第一三维全景图数据；将所述第一三维全景图数据展开为长方体的第二三维全景图数据；使用训练完成的3D神经网络模型对所述第二三维全景图数据进行标记，得到下颌神经管；其中，所述3D神经网络模型是基于标记有下颌神经管的长方体的三维全景图数据，训练得到；将标记的下颌神经管映射到所述第一三维全景图数据上。
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公开(公告)号：CN113344950A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110853725.5
申请日：2021-07-28
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习结合点云语义的CBCT图像牙齿分割方法，包括如下步骤：步骤1、基于深度学习分割模型，比如3D分割网络或2D分割网络进行牙齿区域分割提取牙齿区域；步骤2、采用面绘制方法将提取的牙齿区域三维重建为牙列网格数据；步骤3、提取网格数据的点云特征数据，采用点云实例分割深度学习网络进行基于点云语义的实例分割，得到网格数据的牙齿实例；步骤4、按照坐标对应信息，将网格数据的牙齿对应区域映射到CBCT获得CBCT牙齿实例。本发明的一种基于深度学习结合点云语义的CBCT图像牙齿分割方法，由于基于点云语义进行实例分割，相对于RPN类方法而言，不需要处理检测框区域内除目标牙齿外的其他牙齿标签，能够实现智能分割。
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公开(公告)号：CN113222994A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110769841.9
申请日：2021-07-08
Applicant: 北京朗视仪器股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多视角卷积神经网络的三维口腔模型安氏分类方法，包括如下步骤：步骤一、采集安氏分类数据，对于每个数字化三维口腔模型，提取多个预定位置牙齿的三维网格数据，通过组合得到两组安氏分类三角网格数据，并获取其对应的咬合错位类别；步骤二、基于安氏分类三角网格数据，生成多视角二维图；步骤三、对生成的多视角二维图进行预处理，得到预处理后的多视角二维图；步骤四、基于预处理后的多视角二维图，构建口腔数字化模型的安氏分类网络ANNET模型；步骤五、基于多视角二维图对安氏分类网络ANNET模型进行训练，训练完成后，利用所述安氏分类网络ANNET模型对输入的三维口腔模型进行安氏分类预测。
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