[发明专利]一种从曲面零件阴影图生成深度图的深度学习方法在审
| 申请号： | 202010437389.1 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111612071A | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 苏锋;刘超 | 申请（专利权）人： | 北京华睿盛德科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G01B11/24;G06F30/17;G06F30/27 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种从曲面零件阴影图生成深度图的深度学习方法，通过采用CGAN神经网络和pix2pix的网络结构，完成输入曲面零件阴影图生成曲面零件深度图的工作。把曲面零件阴影图输入生成器，生成深度图，生成器生成的深度图和真实的深度图输入判别器进行单个像素的一一对比，两者不停对抗训练；使用U‑NET网络作为CGAN网络中的生成器的主要结构；训练出的神经网络可以完成输入任意角度曲面零件阴影图直接生成对应角度曲面零件三维信息的工作。网络生成的三维信息可以在曲面零件的测量路径规划，逆向重建等方面提供帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 曲面 零件 阴影 生成 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
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