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龙图腾网恭喜浙江大学杭州国际科创中心申请的专利一种同轴光学组件光学轴位姿测量及装调的方法及系统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：CN119642744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510163756.6，技术领域涉及：G01B11/27；该发明授权一种同轴光学组件光学轴位姿测量及装调的方法及系统是由高金铭;武立哲;王向朝;卞殷旭;匡翠方;刘旭设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种同轴光学组件光学轴位姿测量及装调的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种同轴光学组件光学轴位姿测量及装调方法，采用基于干涉测量与亚波长结构的计算全息片结合的测量方式，分离各个光学组件的光学轴空间位姿，并将各个光学轴的空间位姿信息反映到干涉图中；结合基于深度学习的失调量参数解算方法，可以快速迭代、反馈光学组件的失调量，进而完成同轴光学组件的快速装调。本发明的优点在于采用基于干涉测量与亚波长结构的计算全息片结合的测量方式，在保证测量精度的同时，可以分离出各个光学组件的光学轴空间位姿信息；通过深度学习神经网络模型分析光学轴空间位姿与失调量之间的映射关系，提高空间位姿解算、迭代效率。

本发明授权一种同轴光学组件光学轴位姿测量及装调的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种同轴光学组件光学轴位姿测量及装调的方法，所述同轴光学组件包括N个均为光学旋转对称结构的镜片，N为≥2的正整数，N个镜片各设于一个五维调整架上，其特征在于，所述方法包括以下步骤：（1）在所述同轴光学组件的一侧设置计算全息片，计算全息片的外侧设有标准干涉仪，标准干涉仪具有标准透射平面镜，在所述同轴光学组件的另一侧设置标准反射平面镜；（2）从所述标准干涉仪出射的光经过所述标准透射平面镜分为两束，其中一束光反射回标准干涉仪内作为参考光；另一束光透过所述标准透射平面镜并照射到所述计算全息片后衍射传播到所述同轴光学组件上，经过所述同轴光学组件的光传播到所述标准反射平面镜后被反射，依次传播直至返回所述标准干涉仪中，作为测试光与参考光发生干涉，获得携带所述同轴光学组件光学轴空间位姿信息的干涉图；当所述同轴光学组件中的各个镜片位姿正确的情况下，所述干涉图为无像差干涉图；当镜片位姿失调的情况下，所述干涉图为含有像差的干涉图；（3）将含有像差的干涉图输入基于深度学习的神经网络模型中，输出各个镜片的空间位姿，并转换为各个镜片的五维位姿失调量，根据镜片的五维位姿失调量调整对应五维调整架；（4）重复步骤（2）和（3），直到所述同轴光学组件的各个镜片位姿正确；所述基于深度学习的神经网络模型构建方法包括以下步骤：S1，在仿真软件中构建干涉系统模型，确认所述同轴光学组件的N个镜片在实际装调中的初始误差范围，在初始误差范围定量间隔采样，输入量为五维空间位姿，对N个镜片的位置误差随机组合，计算输出对应的干涉图数据集，根据泽尼克像差理论，将干涉图数据集中各干涉图转化为36项泽尼克多项式系数，建立空间位姿与36项泽尼克多项式系数一一对应的数据集；S2，构建初始神经网络模型，将步骤S1获得的数据集作为基于深度学习神经网络模型的训练数据，将训练数据分为训练集和测试集，神经网络的输入为干涉图，根据泽尼克像差理论将干涉图转换为对应的36项泽尼克多项式系数，输出为实际空间位姿，通过训练获得所述基于深度学习的神经网络模型。

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