【儀表網 儀表研發(fā)】近期，中國科學院國家天文臺南京天文光學技術研究所博士胡天柱、研究員張勇，以及中科院院士、南京天光所研究員崔向群等，利用LAMOST導星相機數據，結合機器學習算法，提出一種望遠鏡性能監(jiān)測的新技術，該技術可以實時監(jiān)測望遠鏡的性能，確保其以狀態(tài)投入觀測，從而提高儀器的觀測和維護效率。該研究為產出大規(guī)模高質量光譜數據提供技術保障。
性能狀態(tài)是確保望遠鏡高效觀測運行和高分辨成像的關鍵因素。實時全面地監(jiān)測和跟蹤望遠鏡的性能狀態(tài)是望遠鏡維護工作的重要內容，也是確保望遠鏡高效運行亟需的一項技術。
目前，常見的望遠鏡監(jiān)測技術主要依靠人眼監(jiān)測相機的成像或通過設置傳感器的參數閾值進行報警，但是其不能適應新型望遠鏡智能化實時監(jiān)測的要求?；贚AMOST導星相機數據，研究人員利用機器學習方法，提出一種智能化實時監(jiān)測望遠鏡性能的新技術，技術的核心是建立望遠鏡性能與星像形狀的對應關系，并使用機器學習算法對星像形狀進行實時分類，從而實現對望遠鏡整體性能的監(jiān)測。
經測試分析，該技術實現了LAMOST焦面離焦、導星、拼接鏡面子鏡偏移和主動光學性能等方面的實時監(jiān)測，精度達到96.7%。該技術投入使用后，將對望遠鏡運行和維護效率的提升起到推動作用。
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