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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于散斑匹配网络的高精度三维形貌测量方法与系统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：CN115482268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202211142765.X，技术领域涉及：G06T7/60；该发明授权一种基于散斑匹配网络的高精度三维形貌测量方法与系统是由习俊通;董言真;叶帆;陈晓波设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于散斑匹配网络的高精度三维形貌测量方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于散斑匹配网络的高精度三维形貌测量方法与系统，其中测量方法包括：获取待测物体的左表面图与右表面图；基于映射函数构建右表面图中的目标子区和左表面图的参考子区之间的关系；基于左表面图与右表面图构建散斑数据集，对散斑数据集进行预处理；构建散斑匹配网络，基于散斑数据集与散斑匹配网络进行三维形貌测量。测量系统包括可实现获取高精度数据集的数据集采集装置与用于网络训练的高性能GPU。本发明利用一个专制的散斑投影装置采集了一个包含上千数据量的高精度的散斑双目数据集，并实现快速、高精度和边缘信息保护的三维形貌测量，相比于传统的测量方法误差明显减少，而且训练参数和推理时间均大幅下降。

本发明授权一种基于散斑匹配网络的高精度三维形貌测量方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于单帧散斑匹配网络的高精度三维形貌测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待测物体的左表面图与右表面图； 基于映射函数构建右表面图中的目标子区和左表面图的参考子区之间的关系； 基于所述左表面图与所述右表面图构建散斑数据集，对所述散斑数据集进行预处理； 构建散斑匹配网络，基于预处理后的所述散斑数据集与所述散斑匹配网络进行三维形貌测量； 其中所述散斑匹配网络包括特征提取模块、代价体构建模块、三维聚合模块和边缘细化模块； 所述特征提取模块的网络后设置两个空洞卷积块； 所述三维聚合模块包括三维沙漏型子网络与预聚合模块； 基于预处理后的所述散斑数据集与所述散斑匹配网络进行三维形貌测量的过程包括： 对预处理后的所述散斑数据集进行特征提取，获取一元特征； 基于所述一元特征，采用组相关方法与特征串联方法构建四维代价体； 对所述四维代价体进行聚合，获取四维张量； 将所述四维张量沿视差维度转化为可能性分布，获取视差图； 对所述视差图进行边缘细化； 将所述视差图重建为三维点云，基于所述三维点云进行三维形貌测量。

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