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申请/专利权人：中国科学院上海光学精密机械研究所

摘要：一种基于机器学习的高功率激光晶体返回光斑的自动搜索和准直方法，属于高功率激光晶体自准直领域，其构成包括基于光栅衍射的晶体自准直光路、控制晶体俯仰和左右偏移的两个电机、网络相机、接收相机输出和控制电机的树莓派以及两种晶体返回光斑自动搜索和准直的算法：矩形螺旋光斑扫描搜索法和基于开源机器学习M‑LOOP算法的光斑自动搜索法。本发明可通过树莓派上运行的机器学习算法对晶体的返回光斑进行自动搜索和准直，解决了现有技术需要人工判断远场探测器视场内返回光斑的图像并手动调整晶体准直的问题。本发明具有设备简、调整易和精度高的特点。

主权项：1.一种基于机器学习的高功率激光晶体返回光斑的自动搜索和准直方法，其特征在于，包括步骤：步骤1.构建基于光栅衍射的晶体自准直光路，将激光光斑成像至网络相机处；步骤2.利用电机控制晶体，接收激光束并反射，通过两个电机正反方向旋转来分别调整晶体俯仰和偏移的移动，使反射到网络相机位置的光斑上下左右移动，来调整光斑位置，电机通过控制器驱动；步骤3.将树莓派与控制晶体移动的电机的驱动器连接，利用串口通信来控制电机旋转方向和步数；步骤4.将网络相机与树莓派用网线连接，树莓派与相机进行网络通信，接收相机视场图像；步骤5.打开树莓派的晶体返回光斑的自动搜索程序；树莓派运行两种返回光斑的自动搜索和准直算法，包括：矩形螺旋光斑扫描搜索法和基于开源机器学习算法M-LOOP的光斑自动搜索法；利用算法自动接收处理网络相机视场图像并控制电机进行晶体的自准直调整；利用矩形螺旋扫描搜索法与开源机器学习M-LOOP算法搜索相结合的光斑搜索法进行高功率激光晶体返回光斑的自动搜索和准直；设定光斑位于视场外随机位置，目标是将光斑自动调整至相机视场中心附近位置；运行树莓派上的自动准直算法，包括如下步骤：步骤5.1.光斑初始处于视场外随机位置，利用矩形螺旋光斑扫描搜索法将光斑移动至视场边缘位置；步骤5.2.利用矩形螺旋光斑扫描搜索法进行光斑位置移动，使光斑从原始点为中心按照设定的矩形螺旋的轨迹由内向外进行移动，从初始位置开始逐渐逼近视场范围；步骤5.3.通过设定电机运动步数来控制光斑移动距离，即扫描步长，电机运动步数设置为500步，对应扫描步长即光斑的移动步长为0.5mm，光斑大小约为直径1mm的圆形光斑。步骤5.4.当光斑进入视场时，光斑进入视场范围的面积越大，相机视场的图像灰度平均值越大；通过设定当光斑位于视场边缘时的相机视场图像的灰度平均值作为阈值，来判断光斑是否到达视场边缘。步骤5.5.运行程序，进行搜索，使光斑按照设定的移动轨迹，电机移动一个步长，使晶体移动一次，从而激光光斑移动一个距离，此时相机采集一次图像，并对视场图像的灰度平均值与阈值进行比较，若未达到阈值则继续向电机发送运动指令，循环此扫描过程，若视场图像灰度平均值达到设定阈值，则搜索结束，光斑位于相机视场边缘，矩形螺旋搜索停止。步骤5.6.光斑此时位于视场边缘，算法跳转到机器学习M-LOOP算法搜索程序进行自动搜索，直至光斑全部进入视场；步骤5.7.M-LOOP算法需要设置成本与参数，通过探索不同随机参数对应的成本来找到使得成本最小的一组参数；设定M-LOOP算法的参数：参数1、2，范围分别为[0，1][0，1]，通过参数与比例系数相乘来设定电机运动步数，设定M-LOOP搜索的边界范围，设定M-LOOP探索范围为相机整个视场。设定成本为相机视场图像的灰度平均值的负值，并将光斑位于视场中心附近时的成本设置为最小成本值；步骤5.8.基于M-LOOP算法的光斑自动搜索流程如下：M-LOOP首先输出一组初始参数，树莓派根据参数向电机发送相应运动步数的命令，电机运动完毕后，通过相机采集并进行处理得到相应的成本，成本被写入一个文件中，M-LOOP检测到该参数对应的成本文件后，继续输出一组新的参数，然后树莓派随之向电机发送运动命令，然后重复这个过程，直到达到运行停止条件；M-LOOP算法搜索停止条件：1达到设定的最大运行次数；2达到设定的最小成本值。当满足这两个条件之一时，M-LOOP结束，此时光斑位于视场中心附近，晶体自调整至基准位置。

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百度查询： 中国科学院上海光学精密机械研究所 基于机器学习的高功率激光晶体返回光斑的自动搜索和准直方法