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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于神经网络的反射式光学系统分步装调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：CN118778233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410650377.5，技术领域涉及：G02B17/02；该发明授权一种基于神经网络的反射式光学系统分步装调方法是由李朝将;刘德飘;金鑫;张之敬;邹东颐;肖木峥;何坤桓设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的反射式光学系统分步装调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反射式光学系统分步装调方法，属于波前检测的反射式镜片装调领域。本发明的分步装调方法步骤为：1、建立反射式光学系统理想装调成像模型，确定初始装调误差范围，生成并随机组合误差；2、在模型中设置位姿误差，循环多次仿真，构建波前图‑位姿误差数据；3、以波前图为输入，构建粗调神经网络模型；4、在模型中设置精调位姿误差，以Zernike系数为输入，构建并保存精调神经网络模型；5、实际装调时，应用分步装调方法完成待装调镜片的粗调和精调过程。本发明考虑了检测参数与装调误差之间的非线性，直接建立了两者的映射关系，有利于提高反射式光学系统的装调精度和装调效率。

本发明授权一种基于神经网络的反射式光学系统分步装调方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的反射式光学系统分步装调方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、在仿真软件中建立反射式光学系统理想装调成像模型，确定待装调反射式镜片在实际装调中的初始装调误差范围，通过编程语言在初始误差范围内随机生成多组位姿误差； 步骤2、通过编程语言控制反射式光学系统理想成像模型，设置随机位姿误差，保存成像位置的波像差数据，构建一组波前图-位姿误差数据，循环多次上述仿真，构建一系列波前图-位姿误差数据； 步骤3、采用神经网络算法，构建并保存分步装调方法中的粗调神经网络模型； 步骤4、根据粗调神经网络模型对测试集的预测绝对误差概率，确定精调误差范围，通过编程语言在精调误差范围内随机生成多组精调位姿误差，重复步骤2设置精调位姿误差，循环多次仿真，构件一系列Zernike多项式系数-位姿误差数据，采用神经网络算法，构建并保存分步装调方法中的精调神经网络模型； 步骤5、实际装调中，分步装调方法采用粗调和精调神经网络模型，以干涉仪检测值作为粗调神经网络的输入，粗调待装调镜片，再以干涉仪检测值作为精调神经网络的输入，精调待装调镜片，检测精调结果，判断是否符合装调要求，如符合，完成反射式光学系统的装调，如不符合，重复进行精调过程，直至符合要求。

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