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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江理工大學(xué)申請的專利基于深度學(xué)習(xí)的微結(jié)構(gòu)測量數(shù)字全息連續(xù)相位降噪方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116485680B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310482708.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/70；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的微結(jié)構(gòu)測量數(shù)字全息連續(xù)相位降噪方法是由陳本永;唐健鈞;嚴(yán)利平;黃柳設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-04-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于深度學(xué)習(xí)的微結(jié)構(gòu)測量數(shù)字全息連續(xù)相位降噪方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的微結(jié)構(gòu)測量數(shù)字全息連續(xù)相位降噪方法。通過生成隨機矩陣疊加方式模擬MEMS微結(jié)構(gòu)生成物體相位圖像，同時模擬數(shù)字全息連續(xù)相位圖中的噪聲生成噪聲灰度圖像，進而制作仿真數(shù)據(jù)集；設(shè)計端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練獲得訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；通過拍攝采集被測物的全息干涉圖，經(jīng)頻譜提取、角譜衍射、相位解包裹和畸變補償后得到只含有物體相位和噪聲的連續(xù)相位圖，輸入訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中獲得物體相位圖。本發(fā)明準(zhǔn)確制作仿真數(shù)據(jù)集，避免了需要大量采集實驗數(shù)據(jù)的困難，通過在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中加入子空間投影模塊，極大提升了降噪性能，減少了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量，具有運算速度快、降噪性能好的優(yōu)點。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的微結(jié)構(gòu)測量數(shù)字全息連續(xù)相位降噪方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的微結(jié)構(gòu)測量數(shù)字全息連續(xù)相位降噪方法，其特征在于： 步驟一：通過生成隨機矩陣疊加方式模擬MEMS微結(jié)構(gòu)生成物體相位圖像，同時模擬數(shù)字全息連續(xù)相位圖中的噪聲生成噪聲灰度圖像，將物體相位圖像和噪聲灰度圖像相加作為輸入數(shù)據(jù)和以物體相位圖像作為標(biāo)簽制作仿真數(shù)據(jù)集；設(shè)計了一種結(jié)合子空間投影法的端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將仿真數(shù)據(jù)集輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 步驟二：通過拍攝采集被測物的全息干涉圖，經(jīng)圖像處理獲得包含待測物信息的物光場復(fù)振幅U，提取物光場復(fù)振幅U中的相位信息并包裹到-π,π]之間得到包裹相位圖 步驟三：對包裹相位圖進行解包裹運算得到含有相位畸變的連續(xù)相位圖，再利用Zernike多項式擬合去除相位畸變，得到只含有物體相位和噪聲相位的連續(xù)相位圖； 步驟四：將連續(xù)相位圖輸入訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，輸出降噪后的物體相位圖。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江理工大學(xué)，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市江干區(qū)下沙高教園區(qū)2號大街928號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。