【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及光学测量，尤其涉及一种模型训练方法、图像生成方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着计算机视觉、光学、传感器技等技术的不断发展，光学三维测量技术在各个领域得到广泛应用。例如，在半导体领域，将芯片封装后，为了避免芯片外观缺陷对其性能和可靠性的影响，需要采用光学三维测量方法对芯片的外观进行检测。
2、但现有的光学三维测量方法，由于相位求解过程复杂，以及条纹图像特征利用不充分等情况，导致生成的三维数据准确率低、可靠性差。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种模型训练方法、图像生成方法、装置、设备及存储介质，以解决现有的光学三维测量方法，由于相位求解过程复杂，以及条纹图像特征利用不充分等情况，导致生成的三维数据准确率低、可靠性差的问题。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种图像生成模型训练方法，包括：
3、获取无监督数据集，所述无监督数据集包括待测物体的条纹图像，所述条纹图像包括将单个频率的条纹图案投影到所述待测物体后所采集到的图
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【技术保护点】
1.一种图像生成模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标损失关系通过以下方式确定：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相位恢复网络、所述相位展开网络和所述相位优化网络均采用U-Net神经网络。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述目标损失关系对图像生成模型进行无监督训练之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待测物体包括芯片。
6.一种图像生成方法，其特征在于，包括：
7.一种图像生成模型训练装置，其
【技术特征摘要】
1.一种图像生成模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标损失关系通过以下方式确定：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相位恢复网络、所述相位展开网络和所述相位优化网络均采用u-net神经网络。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述目标损失关系对图像生成模型进行无监督训练之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨敏，舒远，王志琪，张珮芸，
申请(专利权)人：苏州博众半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：
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