买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利一种基于PhaseUnet++网络的高精度相位解调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：CN115655150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211403457.8，技术领域涉及：G01B11/24；该发明授权一种基于PhaseUnet++网络的高精度相位解调方法是由郭荣礼;卢帅东;吴慎将;李兆鑫;张苗苗;王凡设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PhaseUnet++网络的高精度相位解调方法在说明书摘要公布了：本发明涉及光学干涉测量的技术领域,具体涉及一种基于PhaseUnet++网络的高精度相位解调方法。本方法包括如下步骤:1.使用泽尼克Zernike多项式产生训练数据和测试数据用于网络训练；2.建立并训练神经网络PhaseUnet++；3.把归一化的余弦干涉图Icoscos和辅助图Isacsac输入训练好的网络，输出得到归一化的正弦干涉图Isinsin；4.利用反正切函数得到包裹相位分布采用相位解包裹算法得到无包裹相位分布φx,y。本发明不仅精度高，而且可以处理不同大小的干涉图，还有较强的抗噪能力，可以实现动态样品的相位测量，并且重建结果精度高、步骤简单，适用范围广，在光学干涉测量研究领域有着很大的应用前景。

本发明授权一种基于PhaseUnet++网络的高精度相位解调方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PhaseUnet++网络的高精度相位解调方法，其特征在于：包括以下步骤 步骤一：首先使用泽尼克Zernike多项式产生无包裹相位分布Φx，y，然后生成对应的训练数据对，最后生成对应的训练数据，测试数据以及验证数据； 所述训练数据对为： 其中：Icos为归一化余弦干涉图；Isac为辅助图，由Icos取反余弦后再进行正弦变换得到；IIsin为归一化正弦条纹的真实值，作为输出的标签； 步骤二：卷积神经网络的构建和训练: 2.1设计PhaseUnet++神经网络，包括：残差连接块ResBlock、卷积层Conv2D、归一化层BatchNorm2d、激活层ReLU、池化层MaxPool2d、反卷积层ConvTranspose2d、连接层Concat、Dropout层和clamp层； 每一个ResBlock卷积块Xi.ji,j＝0,1,2,…都是将输入进行卷积，然后通过归一化层BatchNorm2d和激活层ReLU，再经过卷积，通过归一化层BatchNorm2d，和输入通过Concat层相加，最终通过激活层ReLU后输出； 输入的Icos和Isac图分别通过一个ResBlock块得到Xcos和Xsac，然后通过concat层得到X0.0，将X0.0作为网络的输入；X0.0通过MaxPool2d层得到X1.0，X1.0通过ConvTranspose2d层上采样后和X0.0通过concat层按通道channel维度进行拼接得到X0.1，其他层的结构依次类推； 每一层的ResBlock卷积块的输入都由相同层中的所有前置ResBlock卷积块的输出和左下角ResBlock卷积块的输出通过concat层按通道channel维度进行拼接得到； 2.2使用数据集Icos、Isac和IIsin对PhaseUnet++神经网络进行训练，直到损失函数不再下降并保持稳定后训练完成，得到网络各层的权重值； 步骤三：把实际测量得到的余弦干涉图归一化得到Icos1，把Icos1和辅助图Isac1输入训练好的神经网络PhaseUnet++，输出归一化的正弦干涉图Isin1； 步骤四：通过反正切公式计算得到包裹相位分布随后，利用传统的解包裹技术进行相位解包裹，最终得到无包裹相位分布Φ1x，y。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安工业大学，其通讯地址为：710032 陕西省西安市未央区学府中路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。