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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利适用于高反光元件三维形貌测量中的畸变光斑校正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：CN116612030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310584903.8，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权适用于高反光元件三维形貌测量中的畸变光斑校正方法是由陈梅云;黄心阳;杜敏杰;张静瑜;陈勃睿设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于高反光元件三维形貌测量中的畸变光斑校正方法在说明书摘要公布了：本发明涉及精密光学检测工程技术领域，更具体地说，它涉及一种适用于高反光元件三维形貌测量中的畸变光斑校正方法，其技术方案要点是：使用复光束角度传感器扫描金属圆柱状元件并采集多光斑图像数据集，由于元件金属材质的高反光特性与粗糙度等因素会造成多光斑图像产生非线性畸变，影响三维形貌重建的精度，因此设计畸变光斑校正网络对图像进行校正以获得理想光斑图像。通过霍夫圆检测算法精确提取图像中光斑的中心坐标，对处理后的图像进行分割，提取出多张子光斑图像并实现亚像素级别光斑中心坐标提取，坐标定位精度可以达到0.02pixel，提高了后续元件三维形貌重建的精度。本发明的优点抗干扰能力强，计算速度快，可实现亚像素级别的光斑中心提取。

本发明授权适用于高反光元件三维形貌测量中的畸变光斑校正方法在权利要求书中公布了：1.适用于高反光元件三维形貌测量中的畸变光斑校正方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将MBAS测量系统分解为光路标定模块及图像采集模块，随后搭建系统仿真模型，以采集理想高斯光斑图像； S2、在所述系统仿真模型中的仿真光路中加入噪声，并分别设置离焦面以采集畸变光斑图像； S3、进行图像预处理及数据增强，将所述理想高斯光斑图像及所述畸变光斑图像作为后续训练网络的训练数据集与标签； S4、在Pycharm框架中搭建畸变光斑校正网络架构； S5、将所述训练数据集输入至所述校正网络架构中进行训练，并以所述理想高斯光斑图像作为标签进行反向传播，在ADAM优化器中进行优化，以获得权重模型； S6、使用MBAS设备进行图像采集，以获得实际多光斑图像数据集； S7、将所述实际多光斑图像数据集进行平滑处理后，加载至所述权重模型中进行校正，获得校正后的理想光斑图像； S8、在所述理想光斑图像中使用霍夫圆检测算法以提取每个光斑的中心坐标； 其中，所述光斑的中心坐标的提取步骤还包括： S801、对校正后的所述理想光斑图像进行边缘检测，检测图像中的光斑边缘并提取光斑边缘像素坐标； S802、在所述光斑边缘像素坐标上增加计数器，统计所述光斑边缘像素坐标与边缘像素点的对应点数量； S803、基于所述边缘像素坐标，于霍夫空间搜索所述计数器的最高位置，获得光斑中心坐标及半径。

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