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龙图腾网获悉中国科学院光电技术研究所申请的专利一种基于点扩散函数的望远镜像差校正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：CN116699838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310726752.5，技术领域涉及：G02B27/00；该发明授权一种基于点扩散函数的望远镜像差校正方法是由黄永梅;唐薇;田思恒;吴琼雁;贺东;王强;袁良柱;涂琼设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点扩散函数的望远镜像差校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于点扩散函数的望远镜像差校正方法。所述方法分为建立模型和实际使用两个部分，先搭建望远镜系统，随机给定镜片相对于理想位置的各自由度失调量，探测此时系统的泽尼克多项式系数和点扩散函数，分别利用深度学习算法构建点扩散函数和泽尼克多项式系数以及泽尼克多项式系数和镜片各自由度失调量之间的两个模型；在实际使用过程，无需使用波前传感设备，将CCD相机采集的光斑图像直接输入将两个模型权重参数叠加的新模型求解出镜片的失调量，从而校正系统因镜片位置失调而产生的低阶像差。本方法适用于各种复杂系统的镜片失调量求解，高精度和一定的实时性具有工程应用价值。

本发明授权一种基于点扩散函数的望远镜像差校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点扩散函数的望远镜像差校正方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤一：搭建望远镜系统： 该系统包括主镜、次镜、控制次镜的执行机构六自由度位移平台，CCD相机，干涉仪； 步骤二：构建点扩散函数和泽尼克多项式系数之间的模型，建模所采用的方法是使用卷积神经网络算法，首先是构建神经网络数据集，所述数据集包括训练集和测试集，包括： 步骤2.1：记录望远镜系统处于装调完成时次镜的理想空间位置及此状态下的点扩散函数，给次镜添加已知的各自由度失调量并利用CCD相机采集此状态下的点扩散函数以及通过干涉仪获取表征系统像差的泽尼克多项式系数，将此时的点扩散函数和泽尼克多项式系数作为一组样本； 步骤2.2：重复步骤2.1直到得到N组样本，即得到一个完整的包含训练集和测试集的数据集； 步骤三：构建次镜各自由度失调量和泽尼克多项式系数之间的数学模型，建模所采用的方法是使用全连接神经网络算法，首先是构建神经网络数据集，所述数据集包括训练集和测试集，包括： 步骤3.1：将步骤2.2中的泽尼克多项式系数和次镜各自由度失调量作为一组样本； 步骤3.2：根据步骤2.2直到得到N组样本，即得到一个完整的包含训练集和测试集的数据集； 步骤四：训练神经网络模型： 步骤4.1：首先选取一个卷积神经网络模型，该神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，输入为次镜存在各自由度失调量下的点扩散函数，输出为系统相应的泽尼克多项式系数；再选取一个全连接神经网络模型，输入为系统相应的泽尼克多项式系数，输出为次镜的各自由度失调量； 步骤4.2：以一定的比例随机从数据集中选择一部分作为训练集对上述两个神经网络进行训练，当网络收敛时，整个训练过程完成，数据集中剩余的部分作为测试集验证上述神经网络的拟合能力； 步骤五：求解次镜的失调量并实现望远镜系统的低阶像差校正，包括： 步骤5.1：将上述两个训练完成的神经网络模型参数叠加构建一个新模型，在实际望远镜系统的低阶像差校正过程中，首先用CCD相机采集系统的点扩散函数，将其输入到新的神经网络模型，然后输出次镜的各自由度失调量，将该数据的相反数输入控制次镜空间位置的执行机构六自由度平台来校正系统的低阶像差； 步骤5.2：再次提取校正次镜位置偏差后的系统点扩散函数与次镜理想位置下的点扩散函数进行比较，若比较点扩散函数偏差在误差允许范围内，则完成像差校正过程，否则重复步骤5.1。

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