公开(公告)号：CN117537711A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311512738.1

申请日：2023-11-14

Applicant: 北京理工大学 ,  北京遥感设备研究所

Inventor： 李朝将 ,  刘德飘 ,  金鑫 ,  张之敬 ,  邹东颐 ,  谢翔之 ,  朱荣全

IPC: G01B11/00 ,  G06F30/27 ,  G02B27/62

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的光学镜片装调位姿误差辨识方法，属于反射式光学镜片装配技术领域。本发明的位姿误差辨识方法步骤为：1、构建镜片装调光路模型，将待装调镜片放置在理论设计位置；2、设置镜片装调位姿误差并进行波像差Zernike分析，获得大量的装调位姿误差‑Zernike系数数据组；3、基于深度学习方法，构建Zernike系数与装调位姿误差的非线性预测模型；4、实际装调时利用激光干涉仪检测Zernike系数，通过调用深度学习模型进行位姿误差预测，并通过运动执行组件控制镜片位姿，完成装调。本发明实现了对五个自由度位姿误差的定量表征和一次性预测，有益于提高反射式镜片装调效率。

公开(公告)号：CN117252001A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311192872.8

申请日：2023-09-15

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 金鑫 ,  林义桐 ,  鲁昊晨 ,  李朝将 ,  徐特立 ,  谢翔之

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/126 ,  G06F17/18 ,  G06F111/06 ,  G06F119/08 ,  G06F111/04

Abstract: 本申请提供了一种基于混合算法的机械产品零部件的装配选配方法、装置及设备，该方法对针对机械产品零部件的装配体尺寸链进行编码，并随机排序生成初始种群；将初始温度作为当前温度，将初始种群确定为当前种群，对方案评估模型进行优化处理获得新种群，直到迭代次数达到对应的终止迭代次数，当确定新种群符合目标种群要求，或，新种群未满足目标种群要求但确定新种群满足次目标种群要求时，更新温度循环次数，当温度循环次数均达到终止循环次数时，若当前温度满足退火终止条件，输出当前种群，若不满足，缓慢降低当前温度并重置温度循环次数，返回执行对方案评估模型进行优化处理的步骤。可见，可提高装配精度。