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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明涉及激光检测技术领域，公开了一种基于多视角表征学习的激光光斑质量判别方法及装置，通过历史光斑图像的潜在表征用于光斑质量判别，不依赖于光斑轮廓信息，避免了受背景光干扰下的缺失轮廓信息对光斑质量判别的影响，提高了激光光斑质量判别的准确性。对光斑特征挖掘时，通过构建多个不同曝光量分别对应的图像特征编码器进行联合训练，利用多个图像特征编码器之间共享网络参数，从而多视角表征学习挖掘光斑的多曝光图像的潜在表征，从多张光斑图像中学习公共潜在表征，并利用公共潜在表征进行判别，解决了现有的基于单张光斑图像方法中存在的特征不全面和判别不准确的问题，显著提高了光斑质量判别的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于多视角表征学习的激光光斑质量判别方法，其特征在于，包括：根据激光光斑在多个不同曝光量下的历史光斑图像构造参考光斑多曝光图像集，所述参考光斑多曝光图像集包括正样本图像和负样本图像；通过所述参考光斑多曝光图像集对多个不同曝光量分别对应的图像特征编码器进行联合训练，其中，多个所述图像特征编码器之间共享网络参数；根据训练好的多个图像特征编码器对所述参考光斑多曝光图像集进行特征编码，得到多个曝光量下的正样本图像的潜在表征集合以及多个曝光量下的负样本图像的潜在表征集合；对多个曝光量下的正样本图像的潜在表征集合以及多个曝光量下的负样本图像的潜在表征集合分别进行表征融合，得到正样本图像的公共潜在表征集合以及负样本图像的公共潜在表征集合；根据所述正样本图像的公共潜在表征集合以及所述负样本图像的公共潜在表征集合确定所述正样本图像的公共潜在表征集合的中心点以及所述负样本图像的公共潜在表征集合的中心点；比较待检测光斑的公共潜在表征分别与所述正样本图像的公共潜在表征集合的中心点以及所述负样本图像的公共潜在表征集合的中心点的距离关系，并根据距离关系的比较结果确定所述待检测光斑的质量。
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百度查询： 广东工业大学 基于多视角表征学习的激光光斑质量判别方法及装置
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