中国科学院长春光学精密机械与物理研究所王建立获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种基于隐式神经建模与元学习的面形的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：CN121708085B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610204479.3，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于隐式神经建模与元学习的面形的测量方法是由王建立;杨云竹;孙政奇;张胜博;李雨谦;王之一;冯晓鹏设计研发完成，并于2026-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于隐式神经建模与元学习的面形的测量方法在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于隐式神经建模与元学习的面形的测量方法，属于光学测量技术领域。方法包括：将用于建模的三维点云划分为多个局部区域；通过隐式神经网络进行面形建模计算并生成中间隐藏特征；提取各局部区域的几何特征得到局部嵌入向量；将局部嵌入向量输入元学习网络生成局部自适应调制参数；在建模计算过程中，根据调制参数对中间隐藏特征进行动态调制，获取经调制的建模结果；基于该结果计算空间点距离值构建距离场，并提取零等值面获得待测非球面镜表面的高精度曲面坐标。本申请仅依赖点云坐标，通过全局隐式建模与元学习局部自适应的结合，在保持曲面全局一致性的同时显著提升了对局部细微特征的还原精度，兼具高精度与强工程实用性。
本发明授权一种基于隐式神经建模与元学习的面形的测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式神经建模与元学习的面形的测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据空间位置或邻域关系，将用于面形建模的三维点云测量数据划分为多个局部点云区域； 根据所述三维点云测量数据中的空间坐标，通过隐式神经网络进行面形建模计算，在面形建模计算过程中逐层生成中间隐藏特征； 根据各个所述局部点云区域，提取表征局部面形特征的局部几何特征，获取相对应的局部几何嵌入特征向量； 将所述局部几何嵌入特征向量输入至元学习网络，生成与所述中间隐藏特征相对应的局部自适应的调制参数； 在所述面形建模计算过程中，根据所述调制参数对所述中间隐藏特征进行局部自适应调制，获取经调制的面形建模结果； 根据所述经调制的面形建模结果计算空间点的距离值，构建距离场，并提取零等值面，获得待测非球面镜表面的曲面坐标。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市东南湖大路3888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励