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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114820927A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210426807.6
申请日：2022-04-22
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06T17/00 , G01N23/046
Abstract: 本发明公开了一种基于数据重排和共轭射线的工业CT三维图像重建方法。本发明方法首先通过工业锥形束CT圆形轨道扫描获得被测样品的投影数据；之后，通过将平面探测器转化为柱面探测器的方法对投影数据进行重排，并采用四邻点双线性插值提高投影数据的精度；然后，对已重排的投影数据进行余弦加权，并采用基于共轭射线的方法构造三维经验性加权函数，进行二次加权；然后，采用一维斜坡滤波器对已加权的投影数据进行滤波，再通过反投影获得重建结果。本发明具有较强的鲁棒性，能够消除较大锥角投影数据的重建伪影，从而提高工业CT测量的准确度。
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公开(公告)号：CN112581412A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011575092.8
申请日：2020-12-28
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种长短期记忆网络的原子力显微镜图像复原方法。本发明方法首先利用数学形态学中的膨胀法获取仿真样本，然后对仿真样本进行归一化操作，输入到LSTM模型进行训练，并采用改进MAE损失函数和Adam优化算法完善LSTM模型，之后对训练样本进行正则化和反归一化处理。最后，将实际AFM图像输入至已训练模型中得到AFM复原图像，并使用逐步插值的自适应算法处理，从而精确获取样品中特征点的位置。本发明具有稳定性和较好的鲁棒性，同时能有效复原AFM图像，从而提高测量精度。
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公开(公告)号：CN110706173A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910920985.2
申请日：2019-09-27
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的原子力显微镜图像盲复原方法，具体实施内容为：本发明方法首先利用数学形态法中的腐蚀算法生成仿真训练样本，然后通过U-Net子网络从样本中提取针尖卷积效应的特征向量，利用自适应正则化模型进行预训练，最后把针尖卷积信息引入到U-Net卷积神经网络通过真实测量样本训练，采用梯度下降算法得到最终模型实现图像盲复原的方法，算法具有创新性且鲁棒性佳，同时简单实用，精度高。
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公开(公告)号：CN112581412B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202011575092.8
申请日：2020-12-28
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06T5/30 , G06T5/60 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种长短期记忆网络的原子力显微镜图像复原方法。本发明方法首先利用数学形态学中的膨胀法获取仿真样本，然后对仿真样本进行归一化操作，输入到LSTM模型进行训练，并采用改进MAE损失函数和Adam优化算法完善LSTM模型，之后对训练样本进行正则化和反归一化处理。最后，将实际AFM图像输入至已训练模型中得到AFM复原图像，并使用逐步插值的自适应算法处理，从而精确获取样品中特征点的位置。本发明具有稳定性和较好的鲁棒性，同时能有效复原AFM图像，从而提高测量精度。
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公开(公告)号：CN117470145A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311416513.6
申请日：2023-10-30
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01B15/00
Abstract: 本发明专利公开了一种CT测量的多功能台阶球板标准器，包括四层阶梯和与不同大小的标准球，所述基座上设置有不同大小的若干球窝，分别安置不同球径的标准球，所述球窝采用搜索式布点模型，依据台阶高度与连续得到的标称值，采用较少标准球的同时，实现了空间三维尺寸的测量，所述基座下采用镂空倒角式设计，创造了阶梯圆柱的同时，减少了射束硬化。附加地，本发明提供一种安装、固定方法，包括负压式模具、基座、钕铁硼永磁体、定位球、支撑脚柱，用于辅助球板的安装、溯源与量传，保证量值传递与溯源的可靠性与稳定性。本发明专利拥有一定量数据支撑，具有一定的现实意义。
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