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龍圖騰網恭喜浙江大學杭州國際科創中心申請的專利一種同軸光學組件光學軸位姿測量及裝調的方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119642744B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510163756.6，技術領域涉及：G01B11/27；該發明授權一種同軸光學組件光學軸位姿測量及裝調的方法及系統是由高金銘;武立哲;王向朝;卞殷旭;匡翠方;劉旭設計研發完成，并于2025-02-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種同軸光學組件光學軸位姿測量及裝調的方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種同軸光學組件光學軸位姿測量及裝調方法，采用基于干涉測量與亞波長結構的計算全息片結合的測量方式，分離各個光學組件的光學軸空間位姿，并將各個光學軸的空間位姿信息反映到干涉圖中；結合基于深度學習的失調量參數解算方法，可以快速迭代、反饋光學組件的失調量，進而完成同軸光學組件的快速裝調。本發明的優點在于采用基于干涉測量與亞波長結構的計算全息片結合的測量方式，在保證測量精度的同時，可以分離出各個光學組件的光學軸空間位姿信息；通過深度學習神經網絡模型分析光學軸空間位姿與失調量之間的映射關系，提高空間位姿解算、迭代效率。

本發明授權一種同軸光學組件光學軸位姿測量及裝調的方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種同軸光學組件光學軸位姿測量及裝調的方法，所述同軸光學組件包括N個均為光學旋轉對稱結構的鏡片，N為≥2的正整數，N個鏡片各設于一個五維調整架上，其特征在于，所述方法包括以下步驟：（1）在所述同軸光學組件的一側設置計算全息片，計算全息片的外側設有標準干涉儀，標準干涉儀具有標準透射平面鏡，在所述同軸光學組件的另一側設置標準反射平面鏡；（2）從所述標準干涉儀出射的光經過所述標準透射平面鏡分為兩束，其中一束光反射回標準干涉儀內作為參考光；另一束光透過所述標準透射平面鏡并照射到所述計算全息片后衍射傳播到所述同軸光學組件上，經過所述同軸光學組件的光傳播到所述標準反射平面鏡后被反射，依次傳播直至返回所述標準干涉儀中，作為測試光與參考光發生干涉，獲得攜帶所述同軸光學組件光學軸空間位姿信息的干涉圖；當所述同軸光學組件中的各個鏡片位姿正確的情況下，所述干涉圖為無像差干涉圖；當鏡片位姿失調的情況下，所述干涉圖為含有像差的干涉圖；（3）將含有像差的干涉圖輸入基于深度學習的神經網絡模型中，輸出各個鏡片的空間位姿，并轉換為各個鏡片的五維位姿失調量，根據鏡片的五維位姿失調量調整對應五維調整架；（4）重復步驟（2）和（3），直到所述同軸光學組件的各個鏡片位姿正確；所述基于深度學習的神經網絡模型構建方法包括以下步驟：S1，在仿真軟件中構建干涉系統模型，確認所述同軸光學組件的N個鏡片在實際裝調中的初始誤差范圍，在初始誤差范圍定量間隔采樣，輸入量為五維空間位姿，對N個鏡片的位置誤差隨機組合，計算輸出對應的干涉圖數據集，根據澤尼克像差理論，將干涉圖數據集中各干涉圖轉化為36項澤尼克多項式系數，建立空間位姿與36項澤尼克多項式系數一一對應的數據集；S2，構建初始神經網絡模型，將步驟S1獲得的數據集作為基于深度學習神經網絡模型的訓練數據，將訓練數據分為訓練集和測試集，神經網絡的輸入為干涉圖，根據澤尼克像差理論將干涉圖轉換為對應的36項澤尼克多項式系數，輸出為實際空間位姿，通過訓練獲得所述基于深度學習的神經網絡模型。

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