[發明專利]光纖環繞制過程圖像處理方法、系統及計算機存儲介質

在審

• 申請號: 202011448624.1
• 申請日: 2020-12-09
• 公開（公告）號: CN112634134A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 李慧鵬;王已熏;易軍;劉小勇
• 申請（專利權）人: 株洲菲斯羅克光電技術有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 長沙朕揚知識產權代理事務所(普通合伙) 43213
• 代理人: 鄧宇

本發明涉及光學元件制造領域，公開一種光纖環繞制過程圖像處理方法、系統及計算機存儲介質，以精確判別繞制缺陷的正確性。本發明方法包括：步驟S1、通過深度學習框架訓練低分辨率圖像與高分辨率圖像的映射模型，該模型為基于生成式對抗網絡的超分辨模型，由生成器和判別器兩個子網絡組成；所述生成器和判別器均采用基本單元是殘差單元的殘差網絡，并設有使得鄰近層或間隔層建立恒等映射的跳躍連接結構；步驟S2、將該模型導入光纖環繞制的成像系統中，提升監測圖像的清晰度。

技術領域

本發明涉及光學元件制造技術領域，尤其涉及一種光纖環繞制過程圖像處理方法、系統及計算機存儲介質。

背景技術

近年來，基于深度學習的圖像處理技術已廣泛應用于許多領域，例如醫學診斷，遙感，合成孔徑雷達等，并取得了顯著成果，為圖像處理領域帶來了長足的技術進步。作為其中重要發展方向之一，圖像超分辨率技術在提高圖像分辨率方面展現出令人滿意的性能，為諸多領域面臨的分辨率瓶頸問題提供了有效的解決途徑，在學術研究和商業應用領域中都引起了巨大的關注。

光纖陀螺由于具有全固態，響應快，精度高等優點，在國防軍事領域和工業民用領域得到了廣泛應用。光纖環是光纖陀螺中核心的敏感元件，直接決定光纖陀螺的測量精度。光纖環是由光纖繞環機繞制而成，若在光纖繞制過程中發生疊纖、錯纖及光纖涂覆層存在缺陷等問題會極大影響光纖環圈的性能，造成光纖陀螺性能劣化。因此，在光纖繞制過程中需對光纖狀態進行監測，及時發現并修正所出現的問題。目前，對光纖繞制狀態的監測是通過成像系統采集圖像實現的，圖像的分辨率(即：細節豐富程度)直接關系判別繞制缺陷的正確性。提高監測圖像分辨率是提高判別繞制缺陷正確率的關鍵。由于圖像分辨率受成像物鏡和數字相機硬件限制，進一步提高圖像分辨率，需要更換整套成像系統，成本代價昂貴；同時，對于現有的光纖繞環機，其整體結構已固定，更換的成像系統與原系統存在尺寸差異，無法安裝在現有光纖繞環機中。此外，一般情況下，圖像分辨率的提升會導致圖像尺寸的縮小，影響對光纖繞制狀態的監測范圍。

發明內容

本發明主要目的在于公開一種光纖環繞制過程圖像處理方法、系統及計算機存儲介質，以精確判別繞制缺陷的正確性。

為達上述目的，本發明公開一種光纖環繞制過程圖像處理方法，包括：

步驟S1、通過深度學習框架訓練低分辨率圖像與高分辨率圖像的映射模型，該模型為基于生成式對抗網絡的超分辨模型，由生成器和判別器兩個子網絡組成；所述生成器和判別器均采用基本單元是殘差單元的殘差網絡，并設有使得鄰近層或間隔層建立恒等映射的跳躍連接結構；

步驟S2、將該模型導入光纖環繞制的成像系統中，提升監測圖像的清晰度。

優選地：所述生成器采用密集殘差網絡，所述密集殘差網絡通過密集連接層、局部特征融合和局部殘差學習形成連續記憶機制以將前一層RDB的狀態傳遞給當前RDB；具體包括：

假設F_d―1和F_d分別為第d層RDB的輸入和輸出，都有G₀特征圖；第d層RDB中的第c層卷積層的輸出可以表示為：

F_d,c＝σ(W_d,c[F_d-1,F_d,1,...,F_d,c-1])

σ表示ReLU激活函數，W_d,c是第c層卷積層的權重，F_d,c由G特征圖組成，[F_d-1,F_d,1,...,F_d,c-1]表示由(d-1)層RDB產生的特征圖的連接，1,…,(c―1)表示卷積層，最終有G₀+(c―1)×G特征圖；

第(d-1)個RDB的特征圖以級聯方式直接引入第d個RDB，通過1*1卷積層實現對輸出特征尺寸的自適應控制，對應的局部特征融合可以表示為：