广东工业大学陈焕坤获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多频融合编码和深度学习的高精度三维测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119935009B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510015514.2，技术领域涉及：G01B11/24；该发明授权一种基于多频融合编码和深度学习的高精度三维测量方法是由陈焕坤;谈季;邹涛;罗索凡;何昭水设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多频融合编码和深度学习的高精度三维测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多频融合编码和深度学习的高精度三维测量方法，包括生成RGB三通道彩色相移正弦条纹图，载入DLP光源并投射至被测物体表面；采集具有彩色结构光条纹的被测物条纹图像，并从中获取掩膜；基于被测物掩膜，对被测物条纹图像中的RGB各通道进行目标分割，分割出低分辨区域条纹图以及高分辨区域条纹图；将分割出的图同时输入深度神经网络，得到条纹超分辨图像与饱和条纹校正图像；对条纹超分辨图像与饱和条纹校正图像进行相位提取和相位‑高度映射，并结合得到的两种相位‑高度映射结果完成三维测量。本发明通过多通道信息融合和深度神经网络处理，可有效提高在大深度范围内的测量精度和鲁棒性，实现高分辨率的三维测量。
本发明授权一种基于多频融合编码和深度学习的高精度三维测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多频融合编码和深度学习的高精度三维测量方法，其特征在于，包括： 计算机生成三张RGB三通道彩色相移正弦条纹图，载入DLP光源并投射至被测物体表面； 通过相机采集具有彩色结构光条纹的被测物条纹图像，并由计算机从被测物条纹图像中获取被测物掩膜M； 利用被测物掩膜M确定不同目标，对被测物条纹图像中的RGB各通道进行目标分割，分割出低分辨区域条纹图Ilow_R和Ilow_B以及高分辨区域条纹图Ihigh_G； 将分割出的低分辨区域条纹图Ilow_R和Ilow_B以及高分辨区域条纹图Ihigh_G同时输入深度神经网络，经过深度神经网络处理后分别输出条纹超分辨图像与饱和条纹校正图像； 对条纹超分辨图像与饱和条纹校正图像进行相位提取和相位-高度映射，并结合得到的两种相位-高度映射结果完成三维测量。
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