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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請的專利基于光度立體表面重建的數(shù)據(jù)集制作方法及驗(yàn)證系統(tǒng)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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116543247B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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：202211320694.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)基于光度立體表面重建的數(shù)據(jù)集制作方法及驗(yàn)證系統(tǒng)是由曹衍龍;丁斌杰;陳景曦;于明州;黃六一;葛皓;俞佳良;韋逍遙;劉文淵設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-10-26向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于光度立體表面重建的數(shù)據(jù)集制作方法及驗(yàn)證系統(tǒng)在說明書摘要公布了：基于光度立體表面重建的缺陷檢測數(shù)據(jù)集制作方法，包括以下步驟：1選擇四種類型的對象生成數(shù)據(jù)集；2獲取多張不同光照條件下的圖像；對每個(gè)對象依次激勵(lì)不同位置光源進(jìn)行打光，獲取對象表面區(qū)域的一組光度圖像；3獲取多張不同光照條件下的圖像；對每個(gè)對象依次激勵(lì)不同位置光源進(jìn)行打光，獲取對象表面區(qū)域的一組光度圖像；4基于步驟3獲得的法向量圖，構(gòu)建基于光度立體表面重建的缺陷檢測數(shù)據(jù)集。本發(fā)明還提供一種基于光度立體表面重建的缺陷檢測數(shù)據(jù)集制作方法的驗(yàn)證系統(tǒng)。發(fā)明能夠通過獲取多張不同光源條件下的圖像，避免由于表面反光造成的信息缺失，光度立體視覺能夠獲取表面法向量圖；并設(shè)計(jì)了驗(yàn)證系統(tǒng)，對整體方案進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了金屬表面缺陷的有效識(shí)別。

本發(fā)明授權(quán)基于光度立體表面重建的數(shù)據(jù)集制作方法及驗(yàn)證系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于光度立體表面重建的缺陷檢測數(shù)據(jù)集制作方法，其特征在于，包括以下步驟： 1構(gòu)建缺陷樣品集，缺陷樣品集由多個(gè)樣品組成，樣品屬性包括顏色、材質(zhì)、形狀和缺陷類型，每個(gè)樣品至少有一個(gè)屬性與其他樣品不同； 2對每個(gè)對象依次激勵(lì)不同位置光源進(jìn)行打光，每個(gè)位置光源激勵(lì)獲得一張圖像，以至少三張圖像形成一組光度圖像； 3將光度圖像輸入到光度立體網(wǎng)絡(luò)模型中，使用訓(xùn)練完成的光度立體網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)光度圖像進(jìn)行模型推理估計(jì)各像素點(diǎn)處的表面法向量，獲得對象表面法向量圖；訓(xùn)練光度立體網(wǎng)絡(luò)模型包括如下步驟， 3.1建立采集系統(tǒng)的成像環(huán)境模型，對光度立體成像裝置進(jìn)行光源信息標(biāo)定； 3.2搭建基于三維卷積的光度立體網(wǎng)絡(luò)模型，使用光度立體合成數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練，至模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上收斂；其中，光度立體合成數(shù)據(jù)集為Bloddy數(shù)據(jù)集與Sculpture數(shù)據(jù)集，用于驗(yàn)證的真實(shí)物體數(shù)據(jù)集為DiLiGenT數(shù)據(jù)集； 3.3設(shè)計(jì)光度立體網(wǎng)絡(luò)模型的評價(jià)指標(biāo)，光度立體模型的性能通過表面法向量估計(jì)精度進(jìn)行評價(jià)，表面法向量估計(jì)精度的計(jì)算指標(biāo)為預(yù)測法向量與真實(shí)法向量間的平均角度誤差；其計(jì)算公式為： 其中，Nk表示預(yù)測法向量圖中第k像素處的法向量，表示真實(shí)法向量圖中第k像素處的法向量，K表示法向量圖中像素?cái)?shù)的總和；MAE值越小表示法向量的估計(jì)精度越高； 4基于步驟3獲得的法向量圖，構(gòu)建基于光度立體表面重建的缺陷檢測數(shù)據(jù)集； 4.1使用Python的標(biāo)注腳本LabelImg進(jìn)行缺陷目標(biāo)區(qū)域的矩形框標(biāo)注； 4.2讀取每個(gè)圖像的注釋文件，獲取當(dāng)前圖像中每個(gè)缺陷的位置和類別信息，設(shè)置滑動(dòng)窗口，從當(dāng)前圖像的左上角開始、以滑動(dòng)窗口遍歷圖像； 4.3判斷當(dāng)前滑動(dòng)窗口內(nèi)是否存在缺陷目標(biāo)，如果沒有缺陷目標(biāo)則舍棄該窗口裁切的圖像；如果存在缺陷，則將與滑動(dòng)窗口存在交集的缺陷區(qū)域信息進(jìn)行保存； 4.4判斷步驟4.3保存的區(qū)域信息是否存在窗口包含不完整缺陷的情況，不存在則將缺陷的位置信息轉(zhuǎn)換至窗口的圖像坐標(biāo)系下，進(jìn)行保存生成新的標(biāo)注文件；當(dāng)存在不完整的缺陷區(qū)域時(shí)，計(jì)算窗口中該缺陷的面積與實(shí)際標(biāo)注缺陷區(qū)域面積的比值，通過閾值判斷，當(dāng)比值大于0.75時(shí)，調(diào)整缺陷的標(biāo)注信息，以窗口邊界作為新的邊界，當(dāng)比值小于0.75時(shí)，將該缺陷舍棄，然后將窗口圖片進(jìn)行保存，并生成新的標(biāo)注文件；完成后獲得缺陷樣本圖像； 4.5將步驟4.6獲得的缺陷樣本圖像劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。

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