基于改進(jìn)U-Net的光學(xué)薄膜損傷圖像檢測(cè)方法研究

摘要： 高功率激光系統(tǒng)中的光學(xué)薄膜往往面臨損傷風(fēng)險(xiǎn)，而傳統(tǒng)檢測(cè)方法在識(shí)別細(xì)微損傷和復(fù)雜邊緣方面存在明顯不足。為提高光學(xué)薄膜損傷檢測(cè)的精度，提出一種基于改進(jìn)U-Net的光學(xué)薄膜損傷圖像檢測(cè)方法。該算法通過零樣本去卷積網(wǎng)絡(luò)（ZS-DeconvNet）對(duì)光學(xué)薄膜損傷圖像完成噪聲抑制與分辨率增強(qiáng)后，在U-Net解碼器末端引入誤差預(yù)測(cè)子網(wǎng)絡(luò)與動(dòng)態(tài)特征融合模塊，通過輔助損失函數(shù)和邊緣損失函數(shù)的聯(lián)合... （共14頁）