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龙图腾网获悉中国科学院西安光学精密机械研究所申请的专利一种空间维推扫色散光谱成像系统及其计算对焦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：CN119595104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411501940.9，技术领域涉及：G01J3/28；该发明授权一种空间维推扫色散光谱成像系统及其计算对焦方法是由张周锋;薛爽;杜剑;陶成龙;齐美婕设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空间维推扫色散光谱成像系统及其计算对焦方法在说明书摘要公布了：本发明涉及空间维推扫色散光谱成像系统的对焦方法，具体涉及一种空间维推扫色散光谱成像系统及其计算对焦方法，解决了现有空间维推扫色散光谱成像系统的对焦方法难以判断对焦后是否处于最佳成像位置的技术问题。本发明基于深度学习与清晰度评价，不需要做空间维推扫运动，仅通过对一维光谱图像的分析即可快速实现最佳像面的精确确定，大幅简化了空间维推扫色散光谱成像系统实际使用过程中的调焦流程，解决了由于反复多次调焦影响测量效率的问题，同时可以准确得到最佳成像位置，提高了光谱图像的质量，对提升光谱成像系统成像数据质量以及成像效能具有重要的意义。

本发明授权一种空间维推扫色散光谱成像系统及其计算对焦方法在权利要求书中公布了：1.一种空间维推扫色散光谱成像系统的计算对焦方法，所述空间维推扫色散光谱成像系统包括位于同一光轴的前置成像光学单元和光谱成像单元、与光谱成像单元电连接的控制计算机，以及传动组件；所述传动组件可沿光轴方向移动，其上设置前置成像光学单元或光谱成像单元，用于调整前置成像光学单元的焦点位置，或使光谱成像单元位于前置成像光学单元的焦点位置； 其特征在于，包括以下步骤： S1、获取已知不同离焦距离的M张光谱图像，得到原始数据组，并对其进行预处理得到待分析数据组，其中，M≥3，且M为整数； S2、构建预测离焦水平的初始深度神经网络，然后将待分析数据组输入初始深度神经网络中对其进行训练，得到训练深度神经网络；所述离焦水平为离焦距离范围； S3、采用批量梯度下降方法，通过偏导对训练深度神经网络的卷积核参数进行优化，得到优化深度神经网络； S4、将待分析数据组中的m张光谱图像输入优化深度神经网络，得到预测的离焦水平，将其与对应光谱图像的离焦距离对比，取预测的离焦水平准确时优化深度神经网络卷积核参数的均值，作为深度神经网络的卷积核参数，得到深度神经网络，其中，0≤m≤M； S5、粗对焦阶段：利用前置成像光学单元和光谱成像单元采集待测目标的光谱图像，并将其发送至控制计算机，控制计算机将待测目标光谱图像输入深度神经网络，进行迭代预测，得到粗对焦范围； S6、精对焦阶段：在粗对焦范围内移动传动组件，然后利用前置成像光学单元和光谱成像单元采集传动组件每次移动后的待测目标光谱图像，并通过控制计算机对其进行清晰度评价，然后利用峰值搜索方法，得到粗对焦范围内清晰度最高的光谱图像对应的传动组件位置，完成空间维推扫色散光谱成像系统的计算对焦。

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