【儀表網 儀表研發】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測的新技術，該技術可以實時監測望遠鏡的性能，確保其以狀態投入觀測，從而提高儀器的觀測和維護效率。該研究為產出大規模高質量光譜數據提供技術保障。
性能狀態是確保望遠鏡高效觀測運行和高分辨成像的關鍵因素。實時全面地監測和跟蹤望遠鏡的性能狀態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，常見的望遠鏡監測技術主要依靠人眼監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測的要求。基于LAMOST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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