北京理工大学张晓芳获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于深度学习的光学稀疏孔径共相位误差分步检测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：CN119880354B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411972996.2，技术领域涉及：G01M11/02；该发明授权基于深度学习的光学稀疏孔径共相位误差分步检测方法是由张晓芳;王伟;胡新奇;董冰设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的光学稀疏孔径共相位误差分步检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的光学稀疏孔径共相位误差分步检测方法，在光学稀疏孔径成像系统同时存在piston和tip‑tilt误差的情况下，依然能够高精度解耦检测出系统的piston和tip‑tilt误差；具体的，首先使用同时含有piston和tip‑tilt误差的第一特征图，基于T‑CNN预测出系统tip‑tilt误差，并进行校准；然后，使用已经训练好的仅考虑系统piston误差情况下的P‑CNN对第二特征图进一步预测系统piston误差；本发明的tip‑tilt误差可以达到1λ50的检测精度，piston误差达到1λ20的检测精度，最终实现piston和tip‑tilt误差的高精度检测。
本发明授权基于深度学习的光学稀疏孔径共相位误差分步检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的光学稀疏孔径共相位误差分步检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过光学稀疏孔径成像系统对扩展目标进行成像，由光学稀疏孔径成像系统得到对应的同时存在piston误差和tip-tilt误差的第一特征图； 将第一特征图输入训练好的T-CNN模型，由T-CNN模型输出tip-tilt误差预测值； 根据tip-tilt误差预测值对光学稀疏孔径成像系统的tip-tilt误差进行补偿，直到光学稀疏孔径成像系统满足设定精度要求，再通过补偿后的光学稀疏孔径成像系统获取第二特征图； 将第二特征图输入训练好的P-CNN模型，由P-CNN模型输出piston误差预测值。
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