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公开(公告)号：CN110751268B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201910947467.X
申请日：2019-09-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 基于端到端卷积神经网络的相位混叠误差去除方法及装置，其解决了傅里叶变换法或数字莫尔移相法求解单幅干涉图过程中，由于载波添加不当或面形误差相位频谱带宽过大导致的相位频谱混叠问题，能够消除相位频谱混叠误差，实现宽频谱相位干涉图的求解，扩展单幅干涉图解相方法的测量范围。方法包括：(1)设计多尺度卷积神经网络；(2)模拟宽频谱相位干涉图，基于傅里叶变换法或数字莫尔移相法解得含有相位频谱混叠误差的相位图，与原宽频谱相位图一同作为混叠训练集；(3)利用混叠训练集训练多尺度卷积神经网络；(4)利用训练好的多尺度卷积神经网络，处理真实的含相位频谱混叠误差的相位图，得到不含相位频谱混叠误差的高精度相位解相结果。
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公开(公告)号：CN112130318B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202011028675.9
申请日：2020-09-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G02B27/00
Abstract: 公开了基于高斯径向基函数的光学自由曲面表征方法，通过明确高斯径向基函数表达式、获取待拟合光学自由曲面的待拟合数据点集、将待拟合数据进行归一化处理、根据归一化后的待拟合数据计算梯度向量、分析处理梯度向量、划分子孔径、设置高斯径向基函数基底数、获取各子孔径内高斯径向基函数个数、获取高斯径向基函数总数、在子孔径内均匀分布高斯径向基函数中心点、明确系数A的最佳取值范围、明确最终拟合效果，明确最终的基函数总数，从而可以对复杂的光学自由曲面进行高精度的表征，可满足现代光学系统设计、加工和检测的需要，本方法计算简单、易于实现、面形适应性强，适用于任意口径，且可实现光学自由曲面的高精度表征。
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公开(公告)号：CN112556601B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202011377723.5
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 公开了基于深度学习的单幅闭合条纹干涉图解相方法及装置，具有结构简单、精度高、可动态测量的优点，而且显著降低了干涉图解相所需的时间，并降低了干涉图解相所需的硬件要求和成本，使得本方法可以在便携设备上运行。方法包括：(1)建立神经网络并初始化；(2)干涉图预处理，对输入的干涉图进行灰度范围归一化，得到灰度范围归一化的干涉图；(3)神经网络处理干涉图，将灰度范围归一化的干涉图输入神经网络，神经网络输出包裹相位；(4)对包裹相位进行相位解包裹，获取干涉图的绝对相位。
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公开(公告)号：CN112130318A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011028675.9
申请日：2020-09-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G02B27/00
Abstract: 公开了基于高斯径向基函数的光学自由曲面表征方法，通过明确高斯径向基函数表达式、获取待拟合光学自由曲面的待拟合数据点集、将待拟合数据进行归一化处理、根据归一化后的待拟合数据计算梯度向量、分析处理梯度向量、划分子孔径、设置高斯径向基函数基底数、获取各子孔径内高斯径向基函数个数、获取高斯径向基函数总数、在子孔径内均匀分布高斯径向基函数中心点、明确系数A的最佳取值范围、明确最终拟合效果，明确最终的基函数总数，从而可以对复杂的光学自由曲面进行高精度的表征，可满足现代光学系统设计、加工和检测的需要，本方法计算简单、易于实现、面形适应性强，适用于任意口径，且可实现光学自由曲面的高精度表征。
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公开(公告)号：CN110715619B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201911158917.3
申请日：2019-11-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01B11/25 , G01B11/255
Abstract: 基于自适应非零干涉法的光学自由曲面面形误差测量方法，结构简单、通用性较强、可测较高非球面度自由曲面，且可以测量未加工完成的光学自由曲面的面形误差，实现高精度、非接触、高速度、全口径的测量。方法包括：获取待测光学自由曲面面形标称值；获取可变形镜的口径；设计部分补偿器的初始结构并获取参数；在光学仿真软件中建立虚拟干涉仪系统；在虚拟干涉仪中，设置可变形镜面形可变，优化并获得最终结构；构建部分补偿器实物并建立包含部分补偿器的最终结构的实际干涉仪系统；在实际干涉仪系统中，根据干涉条纹密集程度自适应调节可变形镜面形，获取实际干涉图；获取实际干涉仪系统中可变形镜的面形；求解待测光学自由曲面面形误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111928794A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010782465.2
申请日：2020-08-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 基于深度学习的闭合条纹兼容单幅干涉图解相方法及装置，测量过程只需一幅干涉图，可以实现动态测量，结构简单，精度高。方法包括：(1)干涉图预处理，对输入的干涉图进行灰度范围归一化，得到归一化干涉图；(2)建立神经网络，通过神经网络获取归一化干涉图的包裹相位；(3)对包裹相位进行相位解包裹，获取干涉图的绝对相位；步骤(2)包括：(2.1)建立神经网络：归一化干涉图是神经网络的输入，神经网络包括：二维卷积层Conv2D、密集区块DenseBlock、平均池化层AvgPool、上采样层UpSample、连接层Concat、固定层Clamp；(2.2)使用数据集对神经网络进行训练，或加载训练好的网络参数，令神经网络达到可用状态；(2.3)将归一化干涉图输入神经网络，神经网络输出包裹相位。
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公开(公告)号：CN111811429A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010675574.4
申请日：2020-07-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 一种子孔径拼接干涉测量方法和装置，方法包括：(1)构建子孔径拼接干涉测量装置，使干涉仪与被测镜对心放置，干涉仪的出射光照射在被测镜中心子孔径区域，干涉仪采集的条纹图像满足干涉测量的要求；(2)使用干涉仪对被测镜中心子孔径区域面形进行检测并保存检测结果；(3)加入偏振光栅和λ/4波片，根据实际测量需求调整空间位置、偏转角度及俯仰角度；(4)旋转偏振光栅，使测量光依次照射被测镜除中心子孔径外其余各子孔径区域，完成对被测镜各子孔径区域的面形检测并保存结果；(5)如未覆盖被测镜全口径，换用空间周期更小的偏振光栅重复步骤(3)及(4)，以测量被测镜更外圈子孔径区域；(6)对多次检测结果拼接，得到被测镜的全口径面形。
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公开(公告)号：CN109936692B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201910284861.X
申请日：2019-04-10
Applicant: 北京理工大学 , 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及光电成像技术领域，特别涉及一种基于极线约束的穿散射介质图像采集系统和方法。该成像系统包括扫描照明模块和成像模块，两者相互配合实现原始数据采集。成像方法应用极线约束原理，首先通过标定获得扫描照明系统和成像系统的极线对应关系，再利用极线扫描成像方式获得初始图像以减小极线间相互的散射影响，从而提高初始成像的信噪比，图像处理结合极线组对应关系和散射模型对初始图像进行组合运算和优化处理，进一步提高成像清晰度获得最终成像结果。本发明结构简单易实现，单次标定后即可对不同场景和目标物进行成像，通过应用极线约束原理在初始图像获取过程中减小了散射的影响，后续运算过程简单，能够有效地提高成像质量。
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公开(公告)号：CN109489559B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201811166178.8
申请日：2018-10-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01B11/02
Abstract: 本发明公开的基于时频分析和光场成像技术的点光源空间定位方法，属于光电测量领域。本发明实现方法如下：建立光场成像系统，标定光场成像系统的光学系统参数；通过光场成像系统获取目标点光源的光场，得到目标点光源的光场图像；对获取的光场图像进行子孔径划分，提取每个子孔径图像的中心坐标；计算子孔径图像中心偏离子孔径光学中心的距离随子孔径位置的变化率；结合光场成像系统的光学系统参数，计算目标点光源至设定参考面的距离；实现散射介质中点光源的空间定位。本发明还具有被动测量、结构简单、随机误差小、可实时跟踪等优点。
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公开(公告)号：CN111340184A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010089331.2
申请日：2020-02-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 公开了基于径向基函数的可变形反射镜面形控制方法及装置，计算简单、易于实现、通用性强，并且能较高精度地控制可变形反射镜生成复杂面形，从而实现复杂的波前矫正及像差补偿功能。本发明处理神经网络训练集样本，获取神经网络训练集元素，将各个样本中的可变形反射镜的面形利用径向基函数进行表征，将样本中面形的表征参数作为神经网络的输入，将该面形对应的各压电陶瓷的电压作为神经网络的对应输出，对神经网络进行训练，神经网络的训练次数与样本数量一致，最终获得完成训练的神经网络，验证神经网络训练效果，根据所需生成的面形的表征参数，利用神经网络控制可变形镜生成所需面形。
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