公开(公告)号：CN119203731A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411217254.9

申请日：2024-09-02

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张川东 ,  王嘉颖 ,  王伟 ,  黄文 ,  游开元 ,  曾超群 ,  徐飞飞 ,  赵铭博 ,  冯思豪 ,  胡涛

IPC: G06F30/27 ,  G01K13/00 ,  G01K1/02 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种变温工况下光机系统的波前像差预测方法，包括以下步骤：步骤1、建立光学系统实物模型与仿真模型；步骤2、用光学系统实物模型测量并标定仿真模型；步骤3、用仿真模型构建神经网络数据集；步骤4、训练神经网络模型：卷积神经网络包含输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层；利用步骤3得到的样本对卷积神经网络进行训练，当卷积神经网的损失函数收敛时，整个训练过程完成；步骤5、利用卷积神经网络预测系统波前像差。本发明利用温度传感器实时监测关键点温度，通过训练深度学习网络，对光机系统的面形性能进行实时预测，能够有效提高系统的误差补偿效率和精度。

公开(公告)号：CN119103843A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411379925.1

申请日：2024-09-30

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 何松涛 ,  王伟 ,  王嘉颖 ,  海阔 ,  陈一 ,  黄文 ,  曾超群 ,  冯思豪 ,  徐飞飞

IPC: F26B21/00 ,  H05B3/84 ,  F26B23/06

Abstract: 本发明公开了一种用于低温高湿通光窗口的自动除雾系统，包括光学窗口结构、温度露点判定系统、霜雾检测系统、自动化除雾系统和控制系统；光学窗口结构由光学玻璃、镜框、压板组成，光学玻璃设置在镜框内通过压板固定；光学玻璃的环面一周设有电热阻丝；压板上设有热气旁通槽和排水微槽；温度露点判定系统由环境监测组件和露点判定组件组成；霜雾检测系统由视觉相机、移动机械臂、水珠分析组件组成；自动化除雾系统包括热空气吹除装置、电辅热组件。本发明结合电除霜和热空气吹除两种除雾方法，除雾抗霜能力强效率高，能够保证低温高湿等极限环境下通光窗口洁净无雾。

公开(公告)号：CN118189598A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410272561.0

申请日：2024-03-11

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王伟 ,  王嘉颖 ,  曾超群 ,  冯思豪 ,  徐飞飞

IPC: F26B21/00 ,  F26B23/06 ,  H05B3/84

Abstract: 本发明公开了一种用于低温高湿通光窗口的自动除雾系统，包括光学窗口结构、温度露点判定系统、霜雾检测系统、自动化除雾系统和控制系统；光学窗口结构由光学玻璃、镜框、压板组成，光学玻璃设置在镜框内通过压板固定；光学玻璃的环面一周设有电热阻丝；压板上设有热气旁通槽和排水微槽；温度露点判定系统由环境监测组件和露点判定组件组成；霜雾检测系统由视觉相机、移动机械臂、水珠分析组件组成；自动化除雾系统包括热空气吹除装置、电辅热组件。本发明结合电除霜和热空气吹除两种除雾方法，除雾抗霜能力强效率高，能够保证低温高湿等极限环境下通光窗口洁净无雾。

公开(公告)号：CN119203731B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411217254.9

申请日：2024-09-02

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张川东 ,  王嘉颖 ,  王伟 ,  黄文 ,  游开元 ,  曾超群 ,  徐飞飞 ,  赵铭博 ,  冯思豪 ,  胡涛

IPC: G06F30/27 ,  G01K13/00 ,  G01K1/02 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种变温工况下光机系统的波前像差预测方法，包括以下步骤：步骤1、建立光学系统实物模型与仿真模型；步骤2、用光学系统实物模型测量并标定仿真模型；步骤3、用仿真模型构建神经网络数据集；步骤4、训练神经网络模型：卷积神经网络包含输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层；利用步骤3得到的样本对卷积神经网络进行训练，当卷积神经网的损失函数收敛时，整个训练过程完成；步骤5、利用卷积神经网络预测系统波前像差。本发明利用温度传感器实时监测关键点温度，通过训练深度学习网络，对光机系统的面形性能进行实时预测，能够有效提高系统的误差补偿效率和精度。

公开(公告)号：CN118313206A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410506300.0

申请日：2024-04-25

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王伟 ,  王嘉颖 ,  黄文 ,  游开元 ,  曾超群 ,  徐飞飞 ,  赵铭博 ,  冯思豪 ,  胡涛

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/10 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种变温工况下光机系统的波前像差预测方法，包括以下步骤：步骤1、建立光学系统实物模型与仿真模型；步骤2、用光学系统实物模型测量并标定仿真模型；步骤3、用仿真模型构建神经网络数据集；步骤4、训练神经网络模型：卷积神经网络包含输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层；利用步骤3得到的样本对卷积神经网络进行训练，当卷积神经网的损失函数收敛时，整个训练过程完成；步骤5、利用卷积神经网络预测系统波前像差。本发明利用温度传感器实时监测关键点温度，通过训练深度学习网络，对光机系统的面形性能进行实时预测，能够有效提高系统的误差补偿效率和精度。