买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种基于双分支神经网络模型的光学系统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：CN120822547B 。

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：202511326764.4，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于双分支神经网络模型的光学系统装调方法是由邓小芹;张冬雪;王荐钊;潘国涛;沙巍;孙驰;盛磊;娄洪伟设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双分支神经网络模型的光学系统装调方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于双分支神经网络模型的光学系统装调方法，涉及光学装调与人工智能交叉技术领域，解决现有技术中模型对失调量预测的精度受限、模型泛化能力低，以及难以应用于实际装调场景的技术问题。该方法包括以下步骤：元件失调灵敏度分析；实际装调场景噪声分析；神经网络模型训练数据集生成；神经网络模型构建与训练；利用神经网络模型指导实际装调。本发明的基于双分支神经网络模型的光学系统装调方法，在模型训练的数据集中考虑实际装调场景中的噪声影响，增强了模型的抗噪能力和稳健性，提高了将神经网络模型应用于真实光学装调中的适用性。

本发明授权一种基于双分支神经网络模型的光学系统装调方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支神经网络模型的光学系统装调方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、元件失调灵敏度分析； 构建理论光学系统模型，计算该光学系统的失调灵敏度矩阵； 步骤2、实际装调场景噪声分析； 根据实际装调环境，分析并确定光学系统装调过程中的噪声及其分布特性； 步骤3、神经网络模型训练数据集生成； 生成大量用于训练神经网络装调代理模型的数据集； 步骤4、神经网络模型构建与训练； 构建双分支的神经网络装调代理模型，并开展神经网络装调代理模型训练； 步骤5、利用神经网络模型指导实际装调； 利用神经网络装调代理模型指导实际光学系统装调； 步骤3具体包括： 步骤31、确定参与神经网络装调代理模型训练的输入和输出； 步骤32、根据步骤1中确定好的元件各位姿自由度的失调量范围、步骤2确定的各种噪声的分布规律及范围，批量化生成用于神经网络装调代理模型训练且考虑了多种实际噪声影响的元件各位姿自由度失调量的数据对集合； 步骤32中的各种噪声添加的具体方式如下： 首先，在理论光学设计模型上附加光学元件面形误差后将该模型作为后续数据生成及装调迭代回归过程中的理想模型； 接着，在生成每一组随机均匀分布的失调量组合时，根据装调机械执行机构的噪声分规律及范围，在每个可调整的元件位置自由度上添加装调机械执行机构噪声，然后计算加入该噪声后的随机失调量组合对应的光学系统波前图及其Zernike系数； 最后，在计算出的光学系统波像差数据上添加波前检测噪声； 将用Zernike系数形式表示的光学系统的波前检测噪声直接添加到上一步计算得到的波前Zernike系数上，同时将该噪声分布转换为图像形式叠加在波前图中。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。