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龙图腾网获悉锐影检测科技(济南)有限公司;中国科学院高能物理研究所申请的专利一种校正CL投影旋转模糊的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：CN115690033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211320607.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种校正CL投影旋转模糊的方法是由刘宝东;贾统;魏存峰设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种校正CL投影旋转模糊的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种校正CL投影旋转模糊的方法，其步骤包括：1生成多个PCB仿真模体；2在以转轴为中心生成n个等间隔的角度；3分别以每一角度为中心，在设定角度I°范围内对每一模体均匀仿真投影，为每一模体生成n张无运动模糊的投影图像；4以每一角度为中心，分别对J°、K°范围内的投影图像进行叠加，连续生成多张对应的J°旋转模糊投影图像、K°旋转模糊投影图像；将该角度中心对应的投影图像分别作为每张J°旋转模糊投影图像、K°旋转模糊投影图像的标签，从而为该角度生成两组训练样本；5利用训练样本训练全卷积去模糊网络；6将待处理投影图像输入训练后的全卷积去模糊网络进行处理，得到校正后的投影图像。

本发明授权一种校正CL投影旋转模糊的方法在权利要求书中公布了：1.一种校正CL投影旋转模糊的方法，其步骤包括： 1生成多个PCB仿真模体，对每一PCB仿真模体中不同材质设定不同的衰减系数； 2在以转轴为中心的0~360°的范围内随机选择一个起始角度；以所述起始角度为端点，在180°的范围内共生成n个等间隔的角度； 3分别以每一角度为中心，在设定角度I°范围内对每一PCB仿真模体均匀仿真投影，为每一所述PCB仿真模体生成n张无运动模糊的投影图像； 4为每个PCB仿真模体生成2n个训练样本，其方法为：对于每一角度，设该角度的中心度数为x°，分别以x°-J°、x°、x°+J°为中心，对J°范围内的无运动模糊的投影图像进行叠加，将相加后的图像数值除以所相加的投影图像个数，得到三张不同的J°旋转模糊投影图像；以及分别以x°-K°、x°、x°+K°为中心，对K°范围内的无运动模糊的投影图像进行叠加，将相加后的图像数值除以所相加的投影图像个数，得到三张不同的K°旋转模糊投影图像；将以角度x°处的无运动模糊的投影图像作为每张J°旋转模糊投影图像、每张K°旋转模糊投影图像的标签；将角度x°处的无运动模糊的投影图像及对应三张具有标签的J°旋转模糊投影图像作为该角度的一个训练样本，将角度x°处的无运动模糊的投影图像及对应三张具有标签的K°旋转模糊投影图像作为该角度的另一个训练样本，从而为以x°为中心的角度生成一对训练样本；每个PCB仿真模体生成2n个训练样本；其中，IJK； 5利用所述训练样本训练全卷积去模糊网络；所述全卷积去模糊网络包括一多角度输入模块、多个卷积块、多个残差块、多个特征融合模块、两个上采样模块、多个下采样模块、两个通道融合模块和一校正模块；其中，所述多角度输入模块用于以输入的训练样本内角度中心对应的旋转模糊投影图像p2为基准，分别与该训练样本内角度中心相邻角度的旋转模糊投影图像p1、p3做差，将所得差值图像插入p1、p2、p3之间生成一融合数据并将其分别发送给第一卷积块、第一下采样模块和第二下采样模块；所述第一卷积块对所述融合数据进行特征提取得到第一特征图并输入给第一残差块，所述第一残差块对第一特征图进行特征提取得到第二特征图并将其发送给第三下采样模块、第一通道融合模块；第一下采样模块对所述融合数据进行下采样后输出给第一特征融合模块；第三下采样模块对第二特征图进行下采样后输入到第一特征融合模块；第一特征融合模块对输入的数据进行融合后发送给第二残差块进行特征提取，得到第三特征图并将其发送给第四下采样模块、第二通道融合模块；第四下采样模块对第三特征图下采样后发送给第二特征融合模块，第二下采样模块对所述融合数据进行下采样后输出给第二特征融合模块；第二特征融合模块对输入的数据进行融合后发送给第三残差块进行特征提取，得到第四特征图并将其发送给第四残差块进行特征提取，得到第五特征图并发送给第一上采样模块，第一上采样模块对第五特征图进行上采样后发送给第二通道融合模块；第二通道融合模块对第一上采样模块发送的特征图和第三特征图在通道维度上进行拼接后输入给第二卷积块进行特征提取，得到第六特征图并将其发送给第五残差块；第五残差块对第六特征图进行特征提取得到第七特征图并将其发送给第二上采样模块，第二上采样模块对第七特征图进行上采样后发送给第一通道融合模块；第一通道融合模块对第二上采样模块发送的特征图和第二特征图在通道维度上进行拼接后依次输入给第三卷积块、第六残差块和第四卷积块进行特征提取，得到第八特征图并将其输入给残差连接模块；残差连接模块将第八特征图与输入的训练样本内角度中心对应的旋转模糊投影图像p2进行对应像素相加，得到校正后的投影图像； 6将一以设定角度a对目标PCB投影所采集的投影图像及以该设定角度a相邻角度对目标PCB投影所采集的两张模糊投影图像输入训练后的全卷积去模糊网络进行处理，得到校正后的投影图像。

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