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本发明涉及一种基于深度学习的超分辨白光干涉图三维重建方法，该方法通过FSRCNN网络对CCD采集的干涉图进行超分辨处理，进一步丰富白光干涉图的细节信息，再用改良后的重心法算法提取出待测样品各点干涉信号的零光程差位置，提取样品高度信息。该方法能有效地提高白光干涉法的横向分辨率，能够实现通过低倍率物镜实现高倍率物镜的测量效果，甚至在极限条件下能突破该方法的横向分辨能力的极限。同时本发明是在算法上对测量结果的优化，故不需要添加额外的硬件，在传统的白光干涉系统的基础上就能实现，具有较强的兼容性与适用性。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 111986315 A
(43)申请公布日 2020.11.24
(21)申请号 202010868358.1
(22)申请日 2020.08.26
(71)申请人 山东
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