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中國(guó)計(jì)量大學(xué)馬寧獲國(guó)家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)計(jì)量大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于VGG16網(wǎng)絡(luò)的曲線包絡(luò)擬合法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN112927227B

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202110388979.4,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/00;該發(fā)明授權(quán)一種基于VGG16網(wǎng)絡(luò)的曲線包絡(luò)擬合法是由馬寧;楊凱;許學(xué)彬;陳博桓;周豪;沈洋;倪軍設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2021-04-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

一種基于VGG16網(wǎng)絡(luò)的曲線包絡(luò)擬合法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于VGG16網(wǎng)絡(luò)的曲線包絡(luò)擬合法,該算法使用帶有標(biāo)簽的經(jīng)CCD采集建立的數(shù)據(jù)集合樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法運(yùn)用到采集數(shù)據(jù)集來驗(yàn)證正確率并推算光纖表面的微觀形態(tài)特征;通過tenserflow框架創(chuàng)建讀取數(shù)據(jù)集,記錄該組圖像在某一像素點(diǎn)a,b的灰度值變化序列為Xa,bt,采用三次埃爾米特插值方法將序列Xa,bt補(bǔ)充為大小為224*224的一維序列X2a,bt,然后將序列X2a,bt轉(zhuǎn)換為二維圖像矩陣X2a,bm,n;通過特殊設(shè)計(jì)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理輸出預(yù)測(cè)的該像素點(diǎn)實(shí)際高度,并與樣本標(biāo)簽比對(duì)使誤差在設(shè)定閾值范圍內(nèi);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用使得該算法具有較好的自學(xué)習(xí)、自組織能力及容錯(cuò)性和優(yōu)良的非線性逼近能力,可以提高包絡(luò)算法的準(zhǔn)確性及容錯(cuò)性,具有一定的參考意義。

本發(fā)明授權(quán)一種基于VGG16網(wǎng)絡(luò)的曲線包絡(luò)擬合法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于VGG16網(wǎng)絡(luò)的曲線包絡(luò)擬合法,其特征在于,包括:通過CCD采集建立所需的數(shù)據(jù)集合,統(tǒng)一樣本圖片規(guī)格,根據(jù)特征信息作相應(yīng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理;將預(yù)處理后的二維圖像通過設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與實(shí)際高度標(biāo)簽比對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練,根據(jù)訓(xùn)練分析結(jié)果修改優(yōu)化相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到滿足要求的目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并部署到微觀形貌檢測(cè)中;訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)步驟包括:由于白光干涉信號(hào)是受高斯函數(shù)調(diào)制的余弦信號(hào),中心處零級(jí)條紋的位置光強(qiáng)值達(dá)到最高峰,為此設(shè)計(jì)相應(yīng)的大小為9*9的卷積核G9,9,要求按相同規(guī)則構(gòu)成G9,9的一維序列Gt的數(shù)據(jù)呈高斯分布;將某一像素點(diǎn)的二維圖像矩陣X2a,bm,n數(shù)據(jù)輸入,即長(zhǎng)寬為224的單通道圖像作為模型輸入,首先通過64個(gè)大小為9*9的卷積核G9,9進(jìn)行兩次卷積,再進(jìn)行maxpool降維到112*112*64;之后再次通過128個(gè)卷積核G9,9進(jìn)行兩次卷積,使用maxpool降維到56*56*128,即大小為56*56的128通道的圖像;重復(fù)通過256個(gè)卷積核G9,9進(jìn)行三次卷積,通過maxpool降維到28*28*256大小,通過512個(gè)卷積核G9,9進(jìn)行三次卷積,再次通過maxpool降維到14*14*512大小,再次使用512個(gè)卷積核G9,9卷積三次,通過maxpool降維到7*7*512大小;通過三個(gè)大小為4096,4096,1000個(gè)節(jié)點(diǎn)的全連接層將7,7,512拉伸為大小為1,1,1000的序列,通過soft-max將數(shù)值歸一化從而選出概率最大的數(shù)值X,利用比例歸一化將該數(shù)值轉(zhuǎn)換為此像素點(diǎn)的峰值高度,即X1000*樣本圖片組個(gè)數(shù)為此像素點(diǎn)的峰值高度,再乘以掃描步距便是該點(diǎn)的實(shí)際高度;將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的實(shí)際高度與實(shí)際高度標(biāo)簽相計(jì)算得到誤差,若誤差在人為規(guī)定閾值內(nèi),則保存輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;否則繼續(xù)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù),包括卷積核大小,個(gè)數(shù),數(shù)據(jù)分布,以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù),再次訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),直至誤差滿足期望,保存輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;然后對(duì)所有像素點(diǎn)進(jìn)行如上重復(fù)操作,便可以通過深度學(xué)習(xí)算法得到微觀物體的三維特征,從而正確構(gòu)建微觀表面三維狀貌。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人中國(guó)計(jì)量大學(xué),其通訊地址為:310018 浙江省杭州市下沙高教園區(qū)學(xué)源街258號(hào);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)”。

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