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龙图腾网恭喜浙江双元科技股份有限公司申请的专利一种干涉图像相位解缠模型的构建方法、解缠方法及装置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：CN119851068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510340911.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种干涉图像相位解缠模型的构建方法、解缠方法及装置是由张圆;陈文君;曹自拓;周强;胡美琴设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种干涉图像相位解缠模型的构建方法、解缠方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种干涉图像相位解缠模型的构建方法、解缠方法及装置，构建方法包括：采集包含多种物体表面缺陷的样本初始相位图，对所述样本初始相位图进行处理，获得训练集；构建ResNet‑Unet‑cGAN网络模型，所述ResNet‑Unet‑cGAN网络模型包括生成器和判别器；基于所述训练集对所述生成器和判别器进行训练，利用梯度下降法更新所述生成器和判别器的参数直到所述生成器和判别器收敛，获得最优ResNet‑Unet‑cGAN网络模型；最优ResNet‑Unet‑cGAN网络模型用于输入待解缠图像并输出单通道解缠图像；该方法能够提高解缠结果的可靠性。

本发明授权一种干涉图像相位解缠模型的构建方法、解缠方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种干涉图像相位解缠模型的构建方法，其特征在于，包括：采集包含多种物体表面缺陷的样本初始相位图，对所述样本初始相位图进行处理，获得训练集；构建初始ResNet-Unet-cGAN网络模型，初始ResNet-Unet-cGAN网络模型包括生成器和判别器；基于所述训练集对所述生成器和判别器进行训练，利用梯度下降法更新所述生成器和判别器的参数直到所述生成器和判别器收敛，获得最优ResNet-Unet-cGAN网络模型，所述最优ResNet-Unet-cGAN网络模型用于输入待解缠图像并输出单通道解缠图像；对所述样本初始相位图进行处理，获得训练集，包括：根据所述样本初始相位图之间的相位关系，提取一通道包裹相位图；判断所述一通道包裹相位图中的像素是否为残差点及残差点所带电荷的极性，标记所述残差点及其所带电荷的极性，生成一通道正负残差点分布图；将所述一通道包裹相位图和所述一通道正负残差点分布图进行通道合并，获得二通道残差包裹相位图；对所述一通道正负残差点分布图进行相位解缠，获得一通道绝对相位图；根据所述二通道残差包裹相位图和所述一通道绝对相位图构建所述训练集。

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