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公开(公告)号：CN119468972A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411483473.1
申请日：2024-10-23
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及光学测量领域，更具体地说，它涉及一种基于深度学习的非球面形貌测量方法及系统,其技术要点是，包括：S1、制备仿真图像数据集，将图像数据集按照8：2的比例划分为训练集和测试集；S2、将图像数据集加载到深度学习网络中进行训练，保存最佳权重参数；S3、构建系统，获取多光斑图像数据；S4、将最佳权重参数加载至深度学习网络中，后使用深度学习网络对多光斑图像数据进行中心定位;S5、使用傅里叶变换法测量非球面物体的三维形貌。本发明解决了传统的光斑中心定位方法在面对非球面透镜的复杂表面时，容易受到光照不均、光斑变形等因素的影响导致的定位精度下降，比传统的中心定位和深度学习定位方法效率更高、精度更优。
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公开(公告)号：CN111798377B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010650903.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供的一种基于多分辨率学习策略的磁共振图像超分辨率重建方法，将低分辨率的磁共振图像输入至神经网络模型中，以通过神经网络模型对该低分辨率的磁共振图像进行多尺度特征提取，多分辨率上采样以及加权融合，重建出高分辨率的磁共振图像；与现有技术相比，本申请能够获得比自然图像更丰富的特征信息的同时降低了网络的时间复杂度、减少了显存的消耗；并且，通过多尺度特征映射单元对磁共振图像进行特征提取，不仅能够获得较为多样化的多尺度特征信息，还能够提升网络的深度，降低网络的参数量，减少网络的训练时间；另外，本发明还通过多分辨率学习层实现高分辨率磁共振图像的超分辨率重建，与期望输出更为接近，效果更佳。
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公开(公告)号：CN114354492B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111645298.8
申请日：2021-12-30
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01N21/01 , G01N21/3586
Abstract: 本发明涉及太赫兹成像的技术领域，更具体地说，它涉及一种基于太赫兹自由电子激光的单像素成像方法及系统，其技术方案要点是，包括：S1、基于太赫兹自由电子激光提供单像素成像系统；S2、在所述单像素成像系统上，根据广义正交追踪算法获取目标物图像。本发明具有重建图像质量好、峰值信噪比高、结构相似度高的优点。
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公开(公告)号：CN115908344A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211521857.9
申请日：2022-11-30
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/776
Abstract: 本发明涉及计算机视觉图像处理技术领域，更具体地说，它涉及一种基于MLCT‑YOLO的M i cro LED芯片缺陷检测方法，其技术方案要点是，包括以下步骤：S1、构建多尺度的M i cro LED数据集；S2、建立用于对芯片缺陷定位及分类的深度神经网络MLCT‑YOLO；S3、将所述深度神经网络MLCT‑YOLO部署到边缘设备。本发明设计了端到端的深度神经网络MLCT‑YOLO模型，其模型大小、参数量以及计算复杂度相比其他算法有大幅度的优化。设计瓶颈块MA‑Bott l eneck，在节省计算资源的同时达到更好的定位和分类效果。设计类别平衡损失CB‑BCE Loss，使得训练成本得到更合理的分配，同时提高了模型提取重要特征的能力。
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公开(公告)号：CN111812672B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202010760622.X
申请日：2020-07-31
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本申请公开了一种图像重建方法及反射式太赫兹鬼成像系统，方法包括：根据读取至光调制器中的预置散斑图序列对预置激光束进行调制，并将调制后的激光束投射至有效调制区域，得到激光光斑；根据激光光斑对太赫兹波场进行激光调制，得到调制后的太赫兹波束，并将太赫兹波束投射至目标物体上，获取反射太赫兹波束；获取反射太赫兹波束对应的太赫兹波强度值，组合得到太赫兹波强度序列；采用预置全变分优化模型根据太赫兹波强度序列重建目标图像矩阵，得到目标物体图像。本申请能够解决现有太赫兹成像技术中的图像质量较差，且抗干扰能力较弱的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112857411B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110052952.8
申请日：2021-01-15
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及旋转编码器的技术领域，更具体地说，它涉及一种基于电流体喷印发光码道的旋转编码器及其测量方法，其技术方案要点是：包括旋转轴；码盘，固定套设于所述旋转轴的外侧面；发光码道，圆周设置于所述码盘的外侧面；光电传感器，设置于所述发光码道的一侧；镜组，设置于所述发光码道与所述光电传感器之间；高速信号处理模块，与所述光电传感器电连接。本发明具有测量精度高、读数容易和工作可靠的优点。
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公开(公告)号：CN112923847B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110082440.6
申请日：2021-01-21
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种局部正弦辅助的光栅尺测量误差自适应补偿方法，通过正弦信号叠加到所述光栅尺的原测量误差信号中，重构光栅尺的测量误差信号，抑制了模态混叠现象。通过经验模态分解得到多个IMF分量，通过对IMF分量进行奇异值分解后，基于预设的自适应IMF筛选条件进行阈值变换，选择符合条件的IMF分量作为趋势误差分量，再获得总趋势误差分量对光栅尺进行补偿，从而消除了光栅尺的测量误差的基本趋势，有效地提高了光栅尺的测量精度，提高了测量误差补偿的准确性。
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公开(公告)号：CN110617778B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910926025.7
申请日：2019-09-27
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种基于复光束角度传感器的大型非球面形貌检测方法，包括如下步骤：步骤S1：将大型非球面工件放置在用于测量的倾斜台上，并从硬件和软件两方面消除测量误差；步骤S2：角度差的测量：使用傅里叶变换算法对大型非球面进行一次圆周扫描；步骤S3：通过角度差Δc计算轮廓P；步骤S4：大型非球面的轮廓测量。该检测方法属于非接触式的形貌测量技术，可以解决接触性检测因物理接触而造成的被测表面损伤；该检测方法有周向扫描功能，可以解决相移干涉测量法适用的测量尺度范围较小的缺点，该装置通过对不同半径的圆形扫描进行重复实验，以获得表面的整体形状，并重建大型非球面的表面形貌，可以解决莫尔测偏法测量精度较低的不足。
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公开(公告)号：CN112950650A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110111535.6
申请日：2021-01-27
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于高精度形貌测量的深度学习畸变光斑中心提取方法，包括以下步骤：S1、通过复光束角度传感器采集多光斑图像，进行光斑判别；S2、对经过光斑判别后的多光斑图像进行光斑分割；S3、进行基于DSCNet的光斑校正，使畸变光斑的能量分布近似于高斯光斑；S4、进行高斯拟合法中心提取。本发明能够校正畸变光斑，提高畸变光斑中心的提取精度，自适应能力强，提高复光束角度传感器的测量精度。通过本发明，复光束角度传感器能够准确地测量大曲率工件的三维形貌，能在工业上得到广泛应用。
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公开(公告)号：CN111854956A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010738422.4
申请日：2020-07-28
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种基于微透镜阵列的多光谱成像系统及图像重建方法，其通过采用微透镜阵列与线性渐变滤光片，可以对被测目标物实现不同连续波段的成像且分割成多个子图像，并且，线性渐变滤光片相对于微透镜阵列呈一定角度倾斜设置，以使得面阵CCD探测器获取到高质量且高分辨率的图像，并通过最大后验估计方法，可以快速重建出高质量的图像。同时，本申请实施例仅采用面阵CCD探测器、微透镜阵列与线性渐变滤光片就可以实现对被测目标物采集图像数据，而又线性渐变滤光片安装方便，降低了硬件成本且结构紧凑。
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