申请/专利权人：武汉飞恩微电子有限公司

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117928421A

主分类号：G01B11/24

分类号：G01B11/24;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明提供了一种表面形貌检测模型的构造系统及方法，包括：通过泽尼克多项式进行拟合获取包括多个单波长全息激光干涉图像的原始图像训练集中的绝对相位；获取转换数据；建立预置的基于深度神经网络的包裹模块及解包裹模块；将转换数据按对应的原始图像的不同划分为训练数据集和测试数据集；利用所述训练数据集，对包裹模块和解包裹模块进行训练优化。利用所述测试数据集，对优化后的包裹模块和解包裹模块进行测试；当测试结果符合性能要求时，保存包裹模块和解包裹模块。其利用激光干涉测量表面三维形貌可达到纳米级别，能够识别出肉眼或者探测器难以识别的微小缺陷。

主权项：1.一种基于单波长全息激光干涉的表面形貌检测模型的构造方法，其特征在于，包括：S1、通过泽尼克多项式进行拟合获取包括多个单波长全息激光干涉图像的原始图像训练集中的绝对相位；S2、获取转换数据：将原始图像数据集中的绝对相位通过取余计算获取真实包裹相位Iw；通过干涉条件计算获取干涉条纹图，对干涉条纹图加载随机噪声得到带有噪声的干涉条纹图In；S3、建立预置的基于深度神经网络的包裹模块及解包裹模块，包裹模块用于根据带有噪声的干涉条纹图In输出相应的预测包裹相位I’w，解包裹模块用于根据预测包裹相位I’w输出相应的第一预测绝对相位I’uw且根据真实包裹相位Iw输出相应的第二预测绝对相位Iuw；S4、将转换数据按对应的原始图像的不同划分为训练数据集和测试数据集；S5、利用所述训练数据集，对包裹模块和解包裹模块进行训练优化。S6、利用所述测试数据集，对优化后的包裹模块和解包裹模块进行测试；当测试结果符合性能要求时，保存包裹模块和解包裹模块，否则，返回步骤S5。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉飞恩微电子有限公司 基于单波长全息激光干涉的表面形貌检测方法、模型及其构造方法

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