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公开(公告)号：CN114994859A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210487161.2
申请日：2022-05-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G02B7/182 , G02B7/183 , G02B7/185 , G02B7/198 , G02B17/08 , G06N3/04 , G06T7/70 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开的一种基于CNN的TMA望远镜面形、位姿误差在轨校正方法，属于主动光学领域。本发明实现方法：建立典型TMA望远镜系统，分析像差特性；建立用于预测主动校正元件误差的神经网络模型；利用该模型与同时存在面形误差与位姿误差下的系统离焦PSF计算出主动元件的调整量；根据调整量反向调整主动校正元件以使面形误差、位姿误差引起的影响互相抵消补偿，即采用深度学习方法实现空间光学遥感系统在轨像差校正，实现TMA望远镜高质量成像。本发明利用神经网络直接解算调整量的方法，速度快，不需要重复性地移动校正器件，避免过多消耗机械使用寿命。本发明能够根据离焦面光强信息主动校正元件，避免增加系统复杂度，降低校正成本。
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公开(公告)号：CN109556574B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201811259461.5
申请日：2018-10-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于小凹系统的位姿检测系统，包括标志点装置、成像镜头、小凹系统、探测器和计算设备；标志点装置固定于待检测元件的目标位置处；成像镜头对包含标志点装置和待检测元件的场景成像；小凹系统通过改变小凹模块所处的通光孔径区域内的局部焦距从而对标志点装置进行局部放大成像；探测器采集小凹系统所成的图像信息；计算设备对探测器采集的图像进行解算，获得待检测元件的位姿信息，本发明能够解决位姿检测方案中成本高、调试难、系统复杂度高的问题，同时又实现高精度快速成像。
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公开(公告)号：CN101719178B
公开(公告)日：2012-03-14
申请号：CN200910237394.1
申请日：2009-11-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供在一种分块式主镜复杂光瞳成像分析方法和装置，该方法包括：建立与光学设计仿真模块之间的数据传输通道；向所述光学设计仿真模块发送孔径描述指令；通过所述数据传输通道，向所述光学设计仿真模块发送所述分块镜位置误差参数和面形误差参数；接收所述光学设计仿真模块通过所述数据传输通道返回的出瞳波前误差，其中所述出瞳波前误差是由所述光学设计仿真模块中的像质分析子单元根据主镜分块镜位置误差参数、面形误差参数以及各个分块镜的模型，并模拟光线经过主镜且历经实际光学系统后进行成像像质分析得到的。本发明提供的复杂光瞳成像分析方法和装置能够分析主镜各分块镜的光瞳形状、主镜各分块镜的位置误差和面形误差对像质的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119880354A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411972996.2
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01M11/02 , G06N3/0464 , G06T7/66 , G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的光学稀疏孔径共相位误差分步检测方法，在光学稀疏孔径成像系统同时存在piston和tip‑tilt误差的情况下，依然能够高精度解耦检测出系统的piston和tip‑tilt误差；具体的，首先使用同时含有piston和tip‑tilt误差的第一特征图，基于T‑CNN预测出系统tip‑tilt误差，并进行校准；然后，使用已经训练好的仅考虑系统piston误差情况下的P‑CNN对第二特征图进一步预测系统piston误差；本发明的tip‑tilt误差可以达到1λ/50的检测精度，piston误差达到1λ/20的检测精度，最终实现piston和tip‑tilt误差的高精度检测。
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公开(公告)号：CN112949197B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110264981.0
申请日：2021-03-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的平凸透镜曲率半径在线测量方法，属于光电测量技术领域。针对传统曲率半径检测方法具有损伤性、易受环境影响、装置调整复杂、价格昂贵等缺点，本方法基于相位恢复原理，建立了单平凸透镜成像系统，揭示了透镜曲率半径与系统焦面、离焦面PSF两幅图像的关系。采用深度学习方法构建平凸透镜PSF图像与曲率半径误差之间的非线性映射，实现透镜曲率半径的测量。使用标准透镜标定焦面、离焦面的方法，使待测透镜在标定面上产生数据集输入神经网络，提高了探测精度。本方法无损伤性，对软硬件环境要求不高，操作简单，成本低、速度快，且精度高。
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公开(公告)号：CN112949197A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110264981.0
申请日：2021-03-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的平凸透镜曲率半径在线测量方法，属于光电测量技术领域。针对传统曲率半径检测方法具有损伤性、易受环境影响、装置调整复杂、价格昂贵等缺点，本方法基于相位恢复原理，建立了单平凸透镜成像系统，揭示了透镜曲率半径与系统焦面、离焦面PSF两幅图像的关系。采用深度学习方法构建平凸透镜PSF图像与曲率半径误差之间的非线性映射，实现透镜曲率半径的测量。使用标准透镜标定焦面、离焦面的方法，使待测透镜在标定面上产生数据集输入神经网络，提高了探测精度。本方法无损伤性，对软硬件环境要求不高，操作简单，成本低、速度快，且精度高。
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公开(公告)号：CN109556574A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811259461.5
申请日：2018-10-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于小凹系统的位姿检测系统，包括标志点装置、成像镜头、小凹系统、探测器和计算设备；标志点装置固定于待检测元件的目标位置处；成像镜头对包含标志点装置和待检测元件的场景成像；小凹系统通过改变小凹模块所处的通光孔径区域内的局部焦距从而对标志点装置进行局部放大成像；探测器采集小凹系统所成的图像信息；计算设备对探测器采集的图像进行解算，获得待检测元件的位姿信息，本发明能够解决位姿检测方案中成本高、调试难、系统复杂度高的问题，同时又实现高精度快速成像。
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公开(公告)号：CN111121621B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201911349039.3
申请日：2019-12-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明公开了一种大口径膜基衍射光学系统主镜分块镜位置误差分析方法，利用ZEMAX中的非序列模式并结合布尔运算，建立了大口径膜基衍射光学系统分块形式的主镜模型，准确表征了特定光学系统的主镜分块镜形状和个数，并可以对单独分块镜的位置误差进行调整，在此基础上建立了大口径膜基衍射光学系统分块主镜位置误差限以及联合位置误差限关系，引入随机误差精确定量得到满足系统要求的各项位置误差限；本发明能够精确定量描述大口径膜基衍射成像光学系统主镜各项分块镜位置误差对系统像质的影响。
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