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龍圖騰網(wǎng)恭喜上海星宙之形科技有限公司申請(qǐng)的專利數(shù)字資產(chǎn)材質(zhì)表面雙向反射分布函數(shù)測(cè)量方法與系統(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(hào)為：CN115684092B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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：202211295354.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01N21/552；該發(fā)明授權(quán)數(shù)字資產(chǎn)材質(zhì)表面雙向反射分布函數(shù)測(cè)量方法與系統(tǒng)是由洪賢斌;張杰昊;費(fèi)揚(yáng);王藝文;鄭薛斌;袁秋龍?jiān)O(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-10-21向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本數(shù)字資產(chǎn)材質(zhì)表面雙向反射分布函數(shù)測(cè)量方法與系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種數(shù)字資產(chǎn)材質(zhì)表面雙向反射分布函數(shù)測(cè)量方法與系統(tǒng)，在測(cè)量過程中首先使用偏振光源向待測(cè)材質(zhì)表面發(fā)射偏振光，并使用偏振相機(jī)采集待測(cè)材質(zhì)表面對(duì)光線的反射情況，獲得多幅材質(zhì)照片，多幅材質(zhì)照片中具有重復(fù)區(qū)域。再提取出重復(fù)區(qū)域，獲得每個(gè)位置的雙向反射分布函數(shù)即多個(gè)可選值，以其作為輸入，通過預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，輸出BRDF的最優(yōu)估計(jì)值，并結(jié)合待測(cè)材質(zhì)與歷史材質(zhì)的相似度確定是否進(jìn)行二次檢測(cè)，以最優(yōu)估計(jì)值或者二次檢測(cè)的校正值結(jié)果再次進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，通過聯(lián)立所有已處理的材質(zhì)的總損失函數(shù)進(jìn)行綜合學(xué)習(xí)，使得模型能夠適用于不同材質(zhì)，能對(duì)各向異性材料取得高精度測(cè)量結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)數(shù)字資產(chǎn)材質(zhì)表面雙向反射分布函數(shù)測(cè)量方法與系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種數(shù)字資產(chǎn)材質(zhì)表面雙向反射分布函數(shù)測(cè)量方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、使用偏振光源向待測(cè)材質(zhì)表面發(fā)射偏振光；步驟2、使用偏振相機(jī)對(duì)被照射的待測(cè)材質(zhì)表面進(jìn)行成像采集，采集待測(cè)材質(zhì)表面對(duì)光線的反射情況，獲得多幅材質(zhì)照片，所述多幅材質(zhì)照片中具有重復(fù)區(qū)域；步驟3、提取多幅材質(zhì)照片中的重復(fù)區(qū)域；步驟4、基于多幅材質(zhì)照片，估算出重復(fù)區(qū)域中每個(gè)位置的雙向反射分布函數(shù)，獲得p*q個(gè)雙向反射分布函數(shù)，p與q分別表示重復(fù)區(qū)域的位置點(diǎn)數(shù)量以及材質(zhì)照片的數(shù)量；步驟5、將重復(fù)區(qū)域中每個(gè)位置的q個(gè)雙向反射分布函數(shù)作為輸入，通過預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，輸出q個(gè)雙向反射分布函數(shù)的最優(yōu)估計(jì)值；步驟6、獲取待測(cè)材質(zhì)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型處理過的歷史材質(zhì)的相似度：如果相似度大于等于預(yù)設(shè)的閾值，則輸出前述步驟5獲得的最優(yōu)估計(jì)值最為該待測(cè)材質(zhì)的雙向反射分布函數(shù)測(cè)量結(jié)果；如果相似度低于預(yù)設(shè)的閾值，則進(jìn)入步驟7進(jìn)行二次檢測(cè)過程；步驟7、計(jì)算所獲得的q個(gè)雙向反射分布函數(shù)的最優(yōu)估計(jì)值之間的方差，如果方差小于等于預(yù)設(shè)閾值σsd，則輸出前述步驟5獲得的最優(yōu)估計(jì)值最為該待測(cè)材質(zhì)的雙向反射分布函數(shù)測(cè)量結(jié)果；如果方差大于預(yù)設(shè)閾值σsd，則控制對(duì)所述對(duì)被照射的待測(cè)材質(zhì)表面重新進(jìn)行第二次成像采集并通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行估計(jì)輸出，重新計(jì)算和判斷雙向反射分布函數(shù)的最優(yōu)估計(jì)值之間的方差是否小于等于預(yù)設(shè)閾值σsd，如果方差小于等于預(yù)設(shè)閾值σsd，則輸出重新估計(jì)輸出的最優(yōu)估計(jì)值最為該待測(cè)材質(zhì)的雙向反射分布函數(shù)測(cè)量結(jié)果，否則進(jìn)入步驟8進(jìn)行紅外波測(cè)量設(shè)備進(jìn)行校正；步驟8、采用紅外波測(cè)量設(shè)備對(duì)待測(cè)材質(zhì)表面進(jìn)行測(cè)量，計(jì)算待測(cè)材質(zhì)的雙向反射分布函數(shù)，并以此作為校正值，以第一次或者第二次獲得的p*q個(gè)雙向反射分布函數(shù)作為可選值，微調(diào)訓(xùn)練所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，其中在微調(diào)訓(xùn)練過程中，通過聯(lián)立所有已處理的材質(zhì)的總損失函數(shù)進(jìn)行綜合學(xué)習(xí)。

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