中科院南京天文仪器有限公司李海波获国家专利权
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龙图腾网获悉中科院南京天文仪器有限公司申请的专利基于神经网络的自适应光学系统非共光路像差校正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:CN120103604B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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:202510560711.2,技术领域涉及:G02B27/00;该发明授权基于神经网络的自适应光学系统非共光路像差校正方法是由李海波;田沛霖;张天宇设计研发完成,并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于神经网络的自适应光学系统非共光路像差校正方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于神经网络的自适应光学系统非共光路像差校正方法,其步骤包括:构建轻量化的神经网络CP‑Net;模拟产生完美点扩散函数图像;基于此图像生成变形镜控制电压矩阵;将该电压矩阵作为CP‑Net的输入进行训练,当损失函数值小于预设最小值时结束训练;将训练好的CP‑Net接入实际控制回路,接收科学相机获取的实时图像,生成完美的参考电压,直接用于控制改变变形镜的镜面面型。本发明的方法可以直接生成变形镜控制命令,无需测量像差,且可以做到实时自动调整,相比于传统相位分集法和随机梯度下降算法可以大幅度降低操作难度和校正时间,校正过程中无需操作人员手动调整相关参数。
本发明授权基于神经网络的自适应光学系统非共光路像差校正方法在权利要求书中公布了:1.基于神经网络的自适应光学系统非共光路像差校正方法,其特征在于,包括如下步骤: 步骤1:构建轻量化的神经网络CP-Net;所述神经网络CP-Net包括上中下三个输入通道和一个输出通道;其中: 上下输入通道相同,均包括若干个重复的综合层,每一个综合层从输入侧向后依次包括卷积层、非线性激活层、标准化层和最大池化层; 中间输入通道从输入侧向后依次包括融合层、卷积层、非线性激活层、标准化层和最大池化层; 输出通道从输入侧向后依次包括融合层、标准化层、两个连续的卷积层、非线性激活层、两个连续的全连接层和回归层; 步骤2:模拟产生完美点扩散函数图像; 步骤3:基于用作训练集的完美点扩散函数图像,生成变形镜控制电压矩阵,作为参考电压;其中,使用随机梯度下降法生成变形镜的控制电压,构成变形镜控制电压矩阵,作为训练CP-Net网络生成电压的标签;对所述随机梯度下降法采用如下评价函数进行评价: ; 其中,x,y为生成的完美点扩散函数图像上每一点的横纵坐标,x i ,y i 为自适应光学系统中科学相机实拍图像上每一点的横纵坐标;当评价函数的数值达到预设的阈值时,CP-Net网络输出的控制电压v ir 即为完美的参考电压,将其作为CP-Net网络的训练标签; 步骤4:将所述变形镜控制电压矩阵作为神经网络CP-Net的输入进行训练,当损失函数值小于预设最小值时,输出电压为完美的参考电压,此时结束训练; 步骤5:将训练好的神经网络CP-Net接入实际控制回路,接收科学相机获取的实时图像,生成完美的参考电压,直接用于控制改变变形镜的镜面面型。
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