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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于精度验证装置的面向数字面阵投影仪的标定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：CN119756233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411931297.3，技术领域涉及：G01B11/25；该发明授权一种基于精度验证装置的面向数字面阵投影仪的标定方法是由郭丽丽;于涛;林雪竹;李丽娟;谢伟佳设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于精度验证装置的面向数字面阵投影仪的标定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于精度验证装置的面向数字面阵投影仪的标定方法，包括以下步骤：基于数字面阵投影仪和相机搭建数字面阵投影系统；对所述数字面阵投影系统的参数进行标定；基于SBOA算法优化BP神经网络的权值和阈值，获得SBOA‑BP神经网络模型；基于所述SBOA‑BP神经网络模型对所述数字面阵投影系统的标定误差进行优化；构建精度验证装置，基于所述精度验证装置对所述数字面阵投影系统的标定结果进行评估。本发明设计了一种精度验证装置，利用该装置并借助相机进行数字面阵投影仪标定，进而生成投影图形，实现标定精度验证，解决了将神经网络应用于投影仪标定和难以进行标定精度验证的问题。

本发明授权一种基于精度验证装置的面向数字面阵投影仪的标定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于精度验证装置的面向数字面阵投影仪的标定方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于数字面阵投影仪和相机搭建数字面阵投影系统； 对所述数字面阵投影系统的参数进行标定； 基于SBOA算法优化BP神经网络的权值和阈值，获得SBOA-BP神经网络模型； 基于所述SBOA-BP神经网络模型对所述数字面阵投影系统的标定误差进行优化； 构建精度验证装置，基于所述精度验证装置对所述数字面阵投影系统的标定结果进行评估； 基于SBOA算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，获得SBOA-BP神经网络模型的过程包括： 所述SBOA-BP神经网络模型的输入层为投影仪图像坐标系下的像素点坐标，输出层为世界坐标系下的标定点坐标，以输出的世界坐标系下的标定点坐标与实际的世界坐标系下的标定点坐标的差为优化目标函数，不断迭代优化BP神经网络的初始权值和阈值，当达到最大迭代次数时，训练结束，获得优化后的SBOA-BP神经网络模型； 所述精度验证装置包括若干个均匀分布的投影定位标定点、测试位置以及多种投影轮廓； 所述投影定位标定点用于标定数字面阵投影系统与所述精度验证装置的相对位姿； 所述测试位置均配有十字分划板，所述十字分划板配合工业显微镜使用，用于获得数字面阵投影系统的投影光线宽度和投影图像定位最大误差； 所述投影轮廓采用凹槽设计，用于接收数字面阵投影系统的投影光线； 所述数字面阵投影系统需要提前标定的参数包括： 相机的针孔模型参数矩阵、数字面阵投影仪的针孔模型参数矩阵、相机的非线性畸变系数、数字面阵投影仪的非线性畸变系数，以及相机坐标系到数字面阵投影仪坐标系之间的刚体变换参数。

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