【儀表網(wǎng) 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(shù)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(shù)據(jù)，結(jié)合機器學習算法，提出一種望遠鏡性能監(jiān)測的新技術(shù)，該技術(shù)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(chǎn)出大規(guī)模高質(zhì)量光譜數(shù)據(jù)提供技術(shù)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(guān)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(nèi)容，也是確保望遠鏡高效運行亟需的一項技術(shù)。
 

　　目前，常見的望遠鏡監(jiān)測技術(shù)主要依靠人眼監(jiān)測相機的成像或通過設(shè)置傳感器的參數(shù)閾值進行報警，但是其不能適應(yīng)新型望遠鏡智能化實時監(jiān)測的要求?；贚AMOST導星相機數(shù)據(jù)，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(shù)，技術(shù)的核心是建立望遠鏡性能與星像形狀的對應(yīng)關(guān)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(xiàn)對望遠鏡整體性能的監(jiān)測。
 

　　經(jīng)測試分析，該技術(shù)實現(xiàn)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(shù)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。