申请/专利权人：深圳市云控自动化科技有限公司

申请日：2023-12-20

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117889893A

主分类号：G01D5/26

分类号：G01D5/26;G01J1/00;G06F18/25;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及光电传感器技术领域，具体为应用于动态检测的高精度光电传感器，应用于动态检测的高精度光电传感器是由高速信号处理模块、多通道融合模块、光学校准模块、智能算法优化模块、自适应光学系统模块、强光抑制模块、高分辨率成像模块、光学波导耦合模块组成。本发明中，通过FFT和小波变换进行高速实时处理，确保光信号数据的实时性和准确性。利用卡尔曼滤波与神经网络算法实现多通道数据的精准融合，保证数据完整性和一致性。高精度校准光电传感器，利用光学标定和校准算法验证准确性。深度学习与卷积神经网络技术进行智能优化，增强自学习和适应能力。抑制强光干扰，结合超分辨率算法和多帧图像融合实现高清成像。

主权项：1.应用于动态检测的高精度光电传感器，其特征在于：所述应用于动态检测的高精度光电传感器是由高速信号处理模块、多通道融合模块、光学校准模块、智能算法优化模块、自适应光学系统模块、强光抑制模块、高分辨率成像模块、光学波导耦合模块组成；所述高速信号处理模块采用FFT和小波变换算法对高速采样的动态光信号进行实时处理和特征提取，生成高速特征分析结果；所述多通道融合模块基于高速特征分析结果，采用卡尔曼滤波和神经网络算法进行多通道数据的融合处理，生成多通道融合结果；所述光学校准模块利用光学标定和校准算法，对所述基于多通道融合结果的光电传感器进行精度校准，生成精度校准结果；所述智能算法优化模块通过深度学习和卷积神经网络技术，对精度校准结果进行模型训练和特征优化，生成优化特征结果；所述自适应光学系统模块根据优化特征结果，利用自适应光学元件完成对光信号强度、波长、方向的自动调节和优化，生成光信号优化结果；所述强光抑制模块根据光信号优化结果，通过滤波和自适应增益控制，对强光区域的干扰进行抑制，生成强光抑制结果；所述高分辨率成像模块基于强光抑制结果，采用超分辨率算法和多帧图像融合方法进行高分辨率成像，生成高分辨率影像；所述光学波导耦合模块利用微纳加工技术，将光敏元件与基于所述高分辨率影像的光学系统耦合，实现高效信号传输，生成光信号传输结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市云控自动化科技有限公司 应用于动态检测的高精度光电传感器

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