申请/专利权人：铭沣工业自动化(上海)有限公司

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117388999B

主分类号：G02B7/09

分类号：G02B7/09;G02B7/28;G02F1/1335;G01D11/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明公开了一种变焦镜头及光学探测系统，涉及光学元件和系统领域，包含光学元件、变焦环、对焦环、激光束光源、光学稳定器和保护外壳，所述光学元件的输出端与所述变焦环的输入端连接，所述变焦环的输出端与所述对焦环的输入端连接，所述对焦环与所述激光束光源双向连接，所述光学稳定器的输出端与所述变焦环的输入端连接，所述保护外壳独立工作，本发明解决变焦镜头的焦距范围存在局限性、无法适应多种拍摄环境和成像质量低下、稳定性差的问题，能够在不同应用场景下实现高质量的成像效果。

主权项：1.一种变焦镜头，其特征在于：所述变焦镜头包括：光学元件，用于控制光线进行折射和聚焦，所述光学元件包括变形反射镜和透镜组，所述变形反射镜通过光线聚焦自适应模型改变表面曲率，所述透镜组采用光学玻璃和表面镀膜优化光线的色差、色散和能量损失程度，所述透镜组包括前组透镜和后组透镜；变焦环，用于调节镜头的焦距，改变成像物体大小和清晰度，所述变焦环采用液晶变焦器实现光学焦距调节、光圈控制和景深调节，并通过改变电场强度调整镜头焦距，所述变焦环包括手动工作模式和自动工作模式，所述手动工作模式通过用户手动旋转所述变焦环实现镜头焦距的调整，所述自动工作模式通过光线变焦模拟优化模型自动优化所述液晶变焦器的电极布局和工作参数；对焦环，用于调节镜头的对焦距离，所述对焦环采用液晶变形镜对焦距离进行调节，所述液晶变形镜通过自动对焦感应点实时感知环境光线和拍摄对象距离，并通过深度学习传递矩阵模型对焦距离进行计算；激光束光源，用于辅助进行自动对焦和测量，所述激光束光源通过发射红外线激光束检测拍摄对象的距离和深度，并根据检测数据进行变焦和对焦调节；光学稳定器，用于抵消镜头在拍摄时存在的振动和抖动，所述光学稳定器采用静态相位阵列稳像器实现对拍摄画面的稳定控制；保护外壳，用于所述变焦镜头的外部保护，所述保护外壳采用碳纤维减轻所述变焦镜头的质量；所述光学元件的输出端与所述变焦环的输入端连接，所述变焦环的输出端与所述对焦环的输入端连接，所述对焦环与所述激光束光源双向连接，所述光学稳定器的输出端与所述变焦环的输入端连接，所述保护外壳独立工作；所述光线聚焦自适应模型根据光线的入射角度和位置自动调整所述变形反射镜的形状和曲率，所述光线聚焦自适应模型包括光线传输模块、反射镜曲率控制模块、畸变校正模块和自适应计算模块，所述光线传输模块通过光信号反馈电路追踪光线进入所述变焦镜头中的传播路径和传播行为，所述传播行为包括折射、反射、漫反射、散射和色散，所述反射镜曲率控制模块通过电极控制改变所述变形反射镜的曲率进行光线聚焦，所述畸变校正模块采用多项式函数描述所述变形反射镜的畸变特性，并通过拟合优化算法计算校正参数，所述自适应计算模块通过迭代运算提高光线聚焦的自适应性和精确度，所述光线传输模块的输出端与所述反射镜曲率控制模块的输入端连接，所述反射镜曲率控制模块的输出端与所述畸变校正模块的输入端连接，所述畸变校正模块的输出端与所述自适应计算模块的输入端连接；所述液晶变焦器包括偏振器、补偿器和偏振片，所述液晶变焦器通过偏振器和补偿器组成液晶层，当电场作用于液晶层时，所述液晶层基于电场强度的改变进行折射率和相位差的调整，所述液晶层中的液晶分子发生旋转改变光的偏振方向，完成变焦，所述偏振片通过对偏振光的过滤实现对光线的控制；所述光线变焦模拟优化模型根据光的能量守恒定律建立光束在不同位置上的耦合关系，形成束缚条件公式，所述束缚条件公式通过计算光线在所述液晶变焦器中的传输规律和成像质量最优电极布局和工作参数，所述束缚条件公式表示为： （1）在公式（1）中，和表示第1光线束和第2光线束在不同位置处的横向束腰半径，和表示第1光线束和第2光线束在所述液晶变焦器中传输的距离，表示第1光线束的总能量，表示第2光线束的总能量；通过两个光线束的平面波相交得到立体干涉图形，并基于所述立体干涉图形在成像过程中产生的距离偏差确定最佳光路，两个光线束的平面波相位分布表示为： （2）在公式（2）中，和表示第1光线束和第2光线束在不同位置处的相位值，和表示第1光线束和第2光线束的位置坐标，表示第2光线束在位置的相位值，表示第1光线束在位置的相位值，表示第1光线束在位置的相位值，表示第2光线束在位置的相位值；发生相位差的两个光线束的相空间的平移公式： （3）在公式（3）中，表示光线束在不同位置处产生的相位差，表示相位在位置的调制，表示光线束在位置的总相位值，表示光线束平移至位置的总相位值，所述液晶变焦器通过调节相位差的大小和方向实现焦距的调节和图像的清晰成像，并根据光程差方程计算光束在所述液晶变焦器中传播不同位置处的光程差，光程差方程表示为： （4）在公式（4）中，表示光线束在所述液晶变焦器中传播不同位置处的光程差，代表光线束在所述液晶变焦器中位置处的折射率，表示光线束在所述液晶变焦器中的路径，通过光程差确定光线的传输规律和成像质量，并确定最优电场强度，计算公式为： （5）在公式（5）中，表示光线束在所述液晶变焦器中位置处的最优电场强度，表示光线束在所述液晶变焦器中位置处的电压，为液晶层中电极间距离；所述深度学习传递矩阵模型包括输入层、卷积层、全连接层、激活函数层、损失函数层、传递矩阵层、池化层、批量归一化层和输出层，所述深度学习传递矩阵模型的工作包括以下步骤：步骤1、获取数据，通过所述输入层将感应点感知到的环境光线和拍摄对象距离数据输入所述深度学习传递矩阵模型中进行处理；步骤2、特征提取并压缩，通过所述卷积层从输入数据中提取出输入局部特征图，并通过所述激活函数层增强所述深度学习传递矩阵模型的表达能力，所述局部特征图通过池化层进行采样，并通过所述批量归一化层进行归一化处理；步骤3、输出对焦距离的估计值，通过所述全连接层对经过卷积、池化和归一化的局部特征图进行全连接，输出对焦距离的估计值；步骤4、损失计算，通过所述损失函数层计算所述深度学习传递矩阵模型的损失，所述损失函数层根据实际对焦距离和估计对焦距离之间的误差计算所述深度学习传递矩阵模型的损失函数；步骤5、模型优化，通过所述传递矩阵层学习数据之间的相似性和关联性，并将输入数据转化为传递矩阵实现对数据的有效表示和优化处理；步骤6、结果输出并对焦，通过输出层输出对焦距离值，并根据对焦距离值进行自动对焦。

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