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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于多任务深度学习的光学成像系统质量评估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：CN121033025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511549176.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多任务深度学习的光学成像系统质量评估方法是由方智敬;宋元章;韩冰;王安邦;宋健;杨毅;张继凯设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务深度学习的光学成像系统质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于光学成像系统质量评估技术领域，尤其涉及一种基于多任务深度学习的光学成像系统质量评估方法。方法包括：S1：基于不同光学成像系统的质量值，构建训练数据集；S2：构建多任务深度学习模型，多任务深度学习模型包括共享编码器和多任务解码器；S3：利用训练数据集对多任务深度学习模型进行训练，获得训练好的多任务深度学习模型；S4：将待检测光学成像系统所拍摄的图像输入至训练好的多任务深度学习模型进行处理，获得待检测光学成像系统的质量评估值。本发明极大地简化测试流程、提高测试效率，为光学系统的性能评估提供更为准确可靠的技术支持。

本发明授权基于多任务深度学习的光学成像系统质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务深度学习的光学成像系统质量评估方法，其特征在于：具体包括如下步骤： S1：基于不同光学成像系统的质量值，构建训练数据集； 步骤S1具体包括如下步骤： S11：利用高精度光学成像系统指标测量设备采集不同型号和不同质量等级的光学成像系统在标准标板或高精度靶标下的图像，并记录高精度光学成像系统指标测量设备输出的对应光学成像系统的质量值； 光学成像系统的质量值包括MTF、畸变、场曲和像散； S12：基于各光学成像系统采集的图像和对应的质量值构建训练数据集，训练数据集所包含的各训练样本的格式均为{图像，[MTF，畸变，场曲，像散]}； S2：构建多任务深度学习模型，所述多任务深度学习模型包括共享编码器和多任务解码器； 在步骤S2中，多任务解码器包括MTF解码器、畸变解码器、像散解码器和场曲解码器； S3：利用训练数据集对多任务深度学习模型进行训练，获得训练好的多任务深度学习模型； S4：将待检测光学成像系统所拍摄的图像输入至训练好的多任务深度学习模型进行处理，获得待检测光学成像系统的质量评估值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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