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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于遗传算法的光学成像系统传感器优化配置方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116029199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211650634.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于遗传算法的光学成像系统传感器优化配置方法是由戴靖洋;李华军;徐依婷设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法的光学成像系统传感器优化配置方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于遗传算法的光学成像系统传感器优化配置方法。本发明包括将传感器灵敏度分布的均匀性系数作为优化目标，将传感器结构发光和感光元件的角度位置作为优化对象，通过遗传算法获得适用于扇形激光的光学层析成像传感器优化结构。然后按照最优传感器结构参数设定发光元件和感光元件的角度，从而得到优化传感器。最终通过成像系统，实现成像优化。本发明不依赖于任何具体的实际分布，适用于没有先验信息的情况，普适性更强。利用的遗传算法，实现传感器结构的最优化，减少了设计一个具有最小均匀性系数的最优配置结构的计算量。

本发明授权基于遗传算法的光学成像系统传感器优化配置方法在权利要求书中公布了：1.基于遗传算法的光学成像系统传感器优化配置方法，其特征在于： 步骤一、定义均匀性系数用于评价灵敏度分布的均匀性；其中，为像素灵敏度分布的平均值，Sd为灵敏度分布的标准差； 步骤二、定义传感器结构参数向量其中，θ1,...,θn分别 表示n个激光发光元件的角度位置，分别表示m个感光元件的角度位置； 步骤三、以均匀性系数Su为参考指标，对传感器结构参数R进行优化；利用遗传算法得到一个具有最小均匀性系数的最优配置结构Rbt； 具体为： 步骤1、随机生成p个初始结构向量将每个初始向量编码为染色体，同时设置迭代计数器t＝0，其中表示第t代结构向量中的第p个染色体； 步骤2、计算第t代中每一个初始结构向量的个体均匀性参数和所有个体的均匀性参数总和Ssum，计算出每个结构向量的相对均匀性参数以比例选择算子为依据，选中的两个染色体然后单点交叉算子和突变算子对这两个染色体进行如下操作产生后代： 首先，单点交叉算子以交叉概率α，让两个父代染色体上的随机交叉点进行基因互换； 然后，突变算子以突变概率β，对基因互换后的染色体上的一个随机位置的基因进行取反操作，得到新的染色体； 步骤3、重复选择、交叉和突变操作直到重建出新的子代； 步骤4、用新构成的子代替换父代染色体，迭代次数加1； 步骤5、如果所得子代的均匀性参数总和小于期望阈值或者达到最大迭代次数，则退出并且输出Rbt，否则转到步骤2； 步骤四、根据最优配置Rbt设置传感器发光和感光元件角度分布，实现成像系统的结构优化配置。

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