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龙图腾网获悉江西帛视智能科技有限公司申请的专利一种基于神经网络算法的主次镜校准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：CN120802493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511263904.8，技术领域涉及：G02B27/00；该发明授权一种基于神经网络算法的主次镜校准方法是由郑成辉;范唯设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络算法的主次镜校准方法在说明书摘要公布了：本发明涉及光学仪器智能精密校准技术领域，尤其涉及一种基于神经网络算法的主次镜校准方法，包括：步骤1：同步采集主次镜的多物理场耦合数据；步骤2：构建双模态神经网络模型，所述双模态神经网络模型包括；步骤3：对所述初始预测值进行运动学可行性验证及动态优化，包括采用李群空间参数化方法规避旋转自由度奇异点、通过雅可比矩阵验证调整平台可达工作空间；步骤4：基于优化后的调整参数驱动次镜调整平台，并依据实际波前残差触发神经网络模型的在线增量学习。本发明通过神经网络算法的创新应用，解决了传统光学系统校准方法在极端环境和高频动态情况下的多项技术难题，并通过自学习和自适应能力提升了校准精度、实时性和效率。

本发明授权一种基于神经网络算法的主次镜校准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络算法的主次镜校准方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：同步采集主次镜的多物理场耦合数据，包括通过温度传感器阵列获取主镜周向温度梯度分布、通过振动传感器获取次镜调整平台的时域加速度信号、通过波前传感器获取光学系统的波前相位分布； 步骤2：构建双模态神经网络模型，所述双模态神经网络模型包括： 物理特征提取子网络，输入所述温度梯度分布及时域加速度信号，通过可变形卷积层提取非均匀形变特征，并采用嵌入热弹性力学方程的物理约束层进行正则化处理； 光学特征提取子网络，输入所述波前相位分布，通过注意力机制卷积层动态加权各子孔径区域的波前斜率贡献度； 门控融合单元，将所述物理特征与光学特征进行跨模态关联，生成次镜六自由度调整量的初始预测值； 步骤3：对所述初始预测值进行运动学可行性验证及动态优化，包括采用李群空间参数化方法规避旋转自由度奇异点、通过雅可比矩阵验证调整平台可达工作空间； 步骤4：基于优化后的调整参数驱动次镜调整平台，并依据实际波前残差触发神经网络模型的在线增量学习。

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