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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深度学习的光栅尺自动定位译码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：CN116109702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310121340.9，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于深度学习的光栅尺自动定位译码方法是由蔡念;赵嘉宾;吴周一啸;宁宙;王晗;陈晓娜设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的光栅尺自动定位译码方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的光栅尺自动定位译码方法，包括以下步骤：S1：构建码道粗定位译码模型和码道细定位译码模型，S2：从输入的光栅尺图像中获取码道二值化图像和码元中心横坐标，从光栅尺图像中获取尾端码元定位二值图像；S3：根据码道二值化图像和码元中心横坐标解译出光栅尺图像的粗位置信息，根据尾端码元定位二值图像解译出光栅尺图像的细位置信息；S4：根据光栅尺图像的码元宽度、粗位置信息和细位置信息得到绝对位置信息作为自动定位译码结果。本发明提供一种基于深度学习的光栅尺自动定位译码方法，解决了现有的码道定位技术制约了光栅尺定位译码精确性的问题。

本发明授权一种基于深度学习的光栅尺自动定位译码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的光栅尺自动定位译码方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建基于深度学习的码道粗定位译码模型和码道细定位译码模型， 所述码道粗定位译码模型包括码道粗定位网络和码道粗译码网络， 所述码道粗定位网络包括第一分割模块和定位中心模块， 利用所述第一分割模块从光栅尺图像中获取码道二值化图像， 利用所述定位中心模块根据码道二值化图像获取码元中心横坐标； 所述码道粗译码网络根据码道二值化图像和码元中心横坐标提取码元中心点信息，并根据码元中心点信息从预构建的编码位置数据库中通过查表法得到粗位置信息； 所述码道细定位译码模型包括码道细定位网络和码道细译码网络； 所述码道细定位网络包括超分模块和第二分割模块； 利用所述超分模块对所述光栅尺图像进行特征提取、非线性映射和图像重构，从而得到清晰的高分辨率图像； 利用所述第二分割模块从高分辨率图像中获取尾端码元定位二值图像； S2：利用所述码道粗定位网络从输入的光栅尺图像中获取码道二值化图像和码元中心横坐标， 利用所述码道细定位网络从所述光栅尺图像中获取尾端码元定位二值图像； S3：利用所述码道粗译码网络根据码道二值化图像和码元中心横坐标解译出光栅尺图像的粗位置信息， 利用所述码道细译码网络根据尾端码元定位二值图像解译出光栅尺图像的细位置信息； S4：根据光栅尺图像的码元宽度、粗位置信息和细位置信息得到绝对位置信息作为自动定位译码结果。

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