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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种时域压缩三维轮廓动态成像装置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：CN119665863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510185858.8，技术领域涉及：G01B11/25；该发明授权一种时域压缩三维轮廓动态成像装置是由成泊璋;张诗按;姚云华;齐大龙;沈乐成;黄正齐;何宇;郭梦迪;曹骏彤;黄馨怡;孙真荣设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时域压缩三维轮廓动态成像装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种时域压缩三维轮廓动态成像装置，其帧率达到11帧秒，由条纹投影系统、光照收集系统、高速编码器、数据采集系统和计算机五个部分组成。在拍摄三维动态场景时，条纹投影系统对动态样品投射数步相移正弦结构光，光照收集系统将动态场景成像到高速编码器上并应用压缩采样操作，数据采集系统将压缩图像拍摄并保存，计算机统一为条纹投影系统、高速编码器、数据采集系统提供同步信号，使系统同步工作，并在获取压缩图像后运行重构算法。相比于传统的三维轮廓成像装置，本发明可拍摄动态场景，提升了成像速度，为工业观测、机器人智能、生物成像等研究提供了理想的工具。

本发明授权一种时域压缩三维轮廓动态成像装置在权利要求书中公布了：1.一种时域压缩三维轮廓动态成像装置，其特征在于，所述装置包括条纹投影系统100、光照收集系统200、高速编码器300、数据采集系统400和计算机500；所述的条纹投影系统100包括条纹投影装置101和待测样品102；条纹投影装置101能沿着光路传输方向投射在水平方向上分布的正弦灰度条纹至待测样品102表面，条纹受到待测样品102高度的调制从而产生变形，并随后进入光照收集系统200；其中所述待测样品102为动态运动物体或静止物体；所述的光照收集系统200包括相机镜头201、第一透镜202、第二透镜203和第一光阑204；采用相机镜头201，其焦距为50mm，光圈值为1.4；相机镜头将待测样品表面的变形条纹聚焦到第一透镜202的前焦面上；第一透镜202和第二透镜203是直径为25.4mm的消色差双胶合透镜，其能够使通过透镜的不同波长的多色光聚焦到同一位置处；第一透镜202的焦距为250mm，第二透镜203的焦距为150mm，第一透镜的后焦面即为第二透镜的前焦面即两透镜距离为400mm，第一透镜与第二透镜组成了一个缩小倍率为60％的4f光学系统；第一光阑204位于第二透镜203后方，其作用是通过控制孔径的大小过滤第一透镜与第二透镜组成的4f光学系统的衍射级次，提升聚焦在高速编码器300上的像的质量；所述的高速编码器300是一个数字微镜设备DMD，其有1920×1080的微镜阵列，每个微镜的边长为7.56μm，能够对其表面的像进行编码；光束在经数字微镜设备DMD反射后进入数据采集系统400；所述的待测样品102、光照收集系统200中的所有元件以及高速编码器300的光心都位于一条直线上，即光路，并且这些元件的焦平面垂直于此光路；所述的数据采集系统400包括反射镜401、第二光阑402、第三透镜403、第四透镜404、第三光阑405和相机406；反射镜401是一片直径为12.7mm的高反射率镀银膜镜，用于引导高速编码器300传递过来的光进入数据采集系统400；第二光阑402位于反射镜401后方，通过控制孔径的大小过滤光束被反射后的衍射级次，提升通过第三透镜403的像的质量；第三透镜403和第四透镜404是直径为12.7mm的消色差双胶合透镜，第三透镜403的焦距为250mm，第四透镜404的焦距为200mm，第三透镜的后焦面即为第四透镜的前焦面，两透镜距离为450mm，第三透镜与第四透镜组成一个缩小倍率为80％的4f光学系统；第三透镜的前焦面的空间位置与高速编码器300关于反射镜401产生的镜像是重合的；相机406的光心位于第四透镜的后焦面上；第三光阑405位于第四透镜404后方，通过控制孔径的大小过滤第三透镜与第四透镜组成的4f光学系统的衍射级次，提升聚焦在相机406上的像的质量；所述的数据采集系统400中的所有元件的光心都位于一条直线上，即光路，并且这些元件的焦平面垂直于此光路；所述第一透镜与第二透镜组成的4f光学系统缩小倍率为60％，第三透镜与第四透镜组成的4f光学系统缩小倍率为80％，进入相机406的像相比于待测样品102缩小倍率为48％；光从条纹投影装置101发射直至进入相机406保存的整个过程为压缩采样过程；所述的计算机500分别连接条纹投影装置101、高速编码器300和相机406，输出周期为1∶1∶3的控制信号，使三个器件的曝光时间分别为30ms∶30ms∶90ms；在获取到相机406保存的图像后由计算机500运行三维曲面重构算法；所有光学元件的光心都位于同一水平面上；其中：所述的压缩采样过程与三维曲面重构算法由数学推导完成，其包括结合相位解包裹和基于深度学习的图像重建算法即CPSP算法，具体数据处理过程如下：设条纹投影装置101所投影的正弦条纹强度Lp分布为： 其中x,y表示二维平面坐标系，APx,y表示基础强度分布，BPx,y表示正弦变化的最大强度幅度，表示与待测样品102的高度所对应的包裹相位；N至少为3的整数，表示相移总步数，自然数变量n≤N则表示当前的相移步数；每相移一步，投影仪便投影一张条纹，总共投射N张条纹；在投影条纹受到高度调制而产生变形后，变形条纹强度Ld分布为： 其中αx,y表示待测样品的表面反射率，βx,y表示环境光噪声；N张变形条纹Ld随之被高速编码器上的随机二进制孔径cx,y,n进行编码，然后被相机在单次曝光时间内依次叠加为一张压缩图像mx,y： 设m和d分别为压缩图像mx,y和变形条纹Ld的矩阵形式，则3式被简化为矩阵形式：m＝CTd＝Ad，4其中C是空间编码算符，T是相机的图像叠加算符，且A＝CT是代表公式1～3数据采集过程的总算符；从压缩图像m中，要重构出包含待测物品高度信息的变形条纹；基于最大似然估计，此重构过程的数学模型能够被建模为一个数值优化问题： 在这里Θ是一个稀疏变换算符，||·||1表示L1范数；为了解决这个问题，使用一种基于交替方向乘子法构建增广拉格朗日方程的图像重构方法使其变成三个迭代方程，即三个子问题，通过带约束的交替迭代逐步求解；引入图像降噪变量v、拉格朗日乘子u与拉格朗日正则因子ρ，并在迭代完成后计算出重构的变形条纹d[即Lrx,y,n的矩阵形式]： 其中I表示单位矩阵，k是迭代步数，AT是算符A的矩阵转置，DenosierΘ是在稀疏先验下的降噪步骤；当解得重构的变形条纹Lrx,y,n后，对应着待测样品高度的包裹相位便能够被提取出来： 应用空间相位解包裹算法，由包裹相位计算出绝对相位，此绝对相位与待测样品的高度分布一一对应，从而将待测样品的三维轮廓可视化。

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