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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种抑制热流扰动的立体视觉变形测量方法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：CN115682976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211380567.7，技术领域涉及：G01B11/16；该发明授权一种抑制热流扰动的立体视觉变形测量方法是由刘聪;汪立诚;章闯;徐志洪设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抑制热流扰动的立体视觉变形测量方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种抑制热流扰动的立体视觉变形测量方法，利用多相机系统将数字图像相关与机器学习相结合对物体变形进行测量，对多相机系统进行标定，求解出每部相机的内外参数；利用神经网络提高因热流扰动的散斑图像质量；结合变形前后图像对应点的位置关系，求解物体的三维位移，通过三维位移求解出三维应变。本发明可以抑制热流扰动对立体视觉变形测量造成的影响，针对不同数目相机的测量均有较好的适用性。

本发明授权一种抑制热流扰动的立体视觉变形测量方法在权利要求书中公布了：1.一种抑制热流扰动的立体视觉变形测量方法，其特征在于，实验装置包括工业相机、镜头、光学平台、相机固定装置、电子计算机、待测对象，测量方法包括以下步骤： 步骤1、实验装置的固定：将四台工业相机正交布置，固定在光学平台上，将待测量对象固定到光学平台上，调整四部相机镜头方向指向待测量对象，并使待测量对象在相机视角中处于居中位置，调节相机光圈及焦距至合适； 步骤2、多相机系统参数的标定：对四台相机进行两两标定，确定每台相机的内外参数； 步骤3、训练数据的获得：待测量对象上喷上散斑图案，随机放置到多相机系统的视场里，针对不同的神经网络进行不同的操作： 1针对卷积神经网络：有热流扰动时，移动待测量对象至不同位置，每个相机采集N幅散斑图像；无热流扰动时，移动待测量对象至热流扰动时相同的采集位置，每个相机采集N幅散斑图像； 2针对BP神经网络：有热流扰动时，移动待测量对象位置至不同位置,每个相机采集N幅散斑图像，求解得到8N个图像坐标；无热流扰动时，移动待测量对象位置至热流扰动时相同的采集位置，每个相机采集N幅散斑图像，求解得到3N个世界坐标误差； 步骤4、搭建神经网络及训练，针对不同的神经网络进行不同的操作： 1针对卷积神经网络：搭建一个具有N幅散斑图像输入和N幅散斑图像输出的卷积神经网络，以热流扰动的散斑图像作为神经网络输入，对输入做归一化处理，以无热流扰动的散斑图像作为神经网络输出，训练卷积神经网络模型； 2针对BP神经网络：搭建一个具有8N个数据输入和3N个数据输出的BP神经网络，以有热流扰动的图像坐标作为神经网络输入，对输入做归一化处理，以无热流扰动的世界坐标误差作为神经网络输出，训练BP神经网络模型； 步骤5、实验数据的获得：有热流扰动时，在步骤3待测对象移动的范围内，移动待测对象，采集待测对象的散斑图像； 步骤6、实验数据的输入，针对不同的神经网络进行不同的操作： 1针对卷积神经网络：将步骤5中变形前后有热流扰动的散斑图像作为神经网络的输入，对输入进行归一化处理，输出抑制热流扰动后的散斑图像； 2针对BP神经网络：将步骤5中变形前后有热流扰动的图像坐标作为神经网络的输入，对输入进行归一化处理，输出抑制热流扰动后的世界坐标误差； 步骤7、计算待量物体发生的变形，针对不同的神经网络进行不同的操作： 1针对卷积神经网络：利用步骤6中预测出的散斑图像计算出待测量对象在世界坐标系中的世界坐标，进而可以求解得待测物体在步骤5中发生的变形； 2针对BP神经网络：利用步骤6中预测出的世界坐标误差计算出待测量对象在世界坐标系中的世界坐标，进而可以求解得待测物体在步骤5中发生的变形。

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