基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调方法及装置转让专利
申请号 : CN202110406155.5
文献号 : CN112987292B
文献日 : 2021-08-10
发明人 : 尚建忠 , 吴伟 , 罗自荣 , 卢钟岳 , 蒋涛
申请人 : 中国人民解放军国防科技大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调方法,其特征在于,应用于具有点阵光斑信息采集装置的计算机辅助装调系统,包括:获取理想光学系统和失调光学系统的点阵光斑图像信息;
根据所述理想光学系统和所述失调光学系统的点阵光斑图像信息确定点阵光斑质心偏差信息;所述点阵光斑质心偏差信息为同一个视场下所述理想光学系统的点阵光斑的质心位置与所述失调光学系统的点阵光斑的质心位置的差值;
基于所述点阵光斑质心偏差信息计算所述失调光学系统的装配误差值,以通过所述装配误差值和预设偏差阈值来指导装调所述失调光学系统。
2.根据权利要求1所述的基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调方法,其特征在于,所述基于所述点阵光斑质心偏差信息计算所述失调光学系统的装配误差值包括:根据多个不同视场下的所述点阵光斑质心偏差信息与所述失调光学系统的镜片装配误差之间的非线性关系构建多元非线性函数;
基于所述多元非线性函数,利用多目标智能优化算法计算得到所述失调光学系统的装配误差。
3.根据权利要求2所述的基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调方法,其特征在于,所述基于所述点阵光斑质心偏差信息计算所述失调光学系统的装配误差值,以通过所述装配误差值和预设偏差阈值来指导装调所述失调光学系统的过程包括:将装配参数种子输入至光学系统的仿真模型中,通过仿真得到当前装配参数状态下不同视场的点阵光斑质心偏差信息;
基于仿真状态下不同视场的点阵光斑质心偏差信息和实际视场下的点阵光斑质心偏差信息,调用优化评价函数关系式得到优化评价因子;
若所述优化评价因子小于所述预设偏差阈值,输出所述装配参数种子作为所述失调光学系统的装配误差值;
若所述优化评价因子大于等于所述预设偏差阈值,根据粒子群算法中的规则更新所述装配参数种子,并返回执行所述将装配参数种子输入至光学系统的仿真模型中的步骤直至计算得到的当前优化评价因子小于所述预设偏差阈值。
4.根据权利要求3所述的基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调方法,其特征在于,所述优化评价函数关系式为:;
式中,Ti为基于实际测试的第i个子孔径光斑的质心偏差信息,Vi基于仿真计算的第i个子孔径光斑的质心偏差信息,Wi为对应的权重因子,i=1,2,……,n,n为选择的有效的子孔径光斑数量;MF为所述优化评价因子。
5.根据权利要求1所述的基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调方法,其特征在于,所述基于所述点阵光斑质心偏差信息计算所述失调光学系统的装配误差值包括:基于所述点阵光斑质心偏差信息、光学系统装配误差与波像差之间的近似线性关系并结合拟合算法计算所述失调光学系统的装配误差值。
6.根据权利要求5所述的基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调方法,其特征在于,所述基于所述点阵光斑质心偏差信息、光学系统装配误差与波像差之间的近似线性关系并结合拟合算法计算所述失调光学系统的装配误差值包括:在预设指定视场通过仿真计算所述失调光学系统的失调解算参数矩阵;
根据所述失调解算参数矩阵和所述点阵光斑质心偏差信息计算所述失调光学系统的装配误差值;
在基于所述装配误差值对所述失调光学系统进行装配误差补偿后,重新计算装调误差补偿后的失调光学系统的当前点阵光斑质心偏差信息;
若所述当前点阵光斑质心偏差信息大于等于所述预设偏差阈值,返回执行所述根据所述失调解算参数矩阵和所述点阵光斑质心偏差信息计算所述失调光学系统的装配误差值的步骤直至计算得到的当前点阵光斑质心偏差信息小于所述预设偏差阈值。
7.一种基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调装置,其特征在于,应用于具有点阵光斑信息采集装置的计算机辅助装调系统,包括:图像获取模块,用于获取理想光学系统和失调光学系统的点阵光斑图像信息;
质心偏差信息计算模块,用于根据所述理想光学系统和所述失调光学系统的点阵光斑图像信息确定点阵光斑质心偏差信息;所述点阵光斑质心偏差信息为同一个视场下所述理想光学系统的点阵光斑的质心位置与所述失调光学系统的点阵光斑的质心位置的差值;
装配误差计算模块,用于基于所述点阵光斑质心偏差信息计算所述失调光学系统的装配误差值,以通过所述装配误差值和预设偏差阈值来指导装调所述失调光学系统。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调程序,所述基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调方法的步骤。
9.一种基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调系统,其特征在于,包括点阵光斑信息采集装置、处理器及存储器;
所述点阵光斑信息采集装置用于采集光学系统的被测波前被分割为多个子光束并汇聚至焦平面所形成的点阵光斑图,并将采集所得的点阵光斑图像信息发送至所述处理器;
所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调方法的步骤。
10.根据权利要求9所述的基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调系统,其特征在于,所述点阵光斑信息采集装置包括微透镜阵列和图像传感器;
所述微透镜阵列中的各微透镜具有相同的焦距,所述图像传感器位于所述微透镜阵列的焦平面位置;所述微透镜阵列用于将所述光学系统的被测波前分割为多个子光束并汇聚至所述焦平面,所述图像传感器采集所述焦平面上的点阵光斑图生成点阵光斑图像信息。
说明书 :
基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调方法及装置
技术领域
背景技术
存在装配误差,传统基于技师经验的装调难以满足光学系统日益增长的装配性能需求和装
配效率需求,计算机辅助装调技术应用而生。
整,解决了传统技术高度依赖装配人员的装调经验导致装配性能不稳定和装配效率低的技
术弊端。现有的计算机辅助装调方法如敏感度矩阵法、逆向优化法、微分波前抽样法、矢量
像差法等都是在基于光学系统的波前像差泽尼克系数与镜片装配误差之间的函数关系的
基础上计算装配误差。因此,为了计算光学系统装配误差,波前像差的检测是必不可少的环
节。
算,而大部分光学系统都不含波前检测传感器,因此需要额外搭建相关的波前检测系统来
进行测量。不仅增加了装调过程中繁琐程度和工程应用的难度,而且这类方法还受到波前
像差检测精度的影响,尤其是以干涉仪为波前像差检测传感器时对实验环境的要求极其苛
刻。
发明内容
算,提高了光学系统的装配性能和装配效率,有利于促进并推动精密光学系统等光学产品
自动化装调、智能制造的进程。
直至计算得到的当前优化评价因子小于所述预设偏差阈值。
子孔径光斑数量; 为所述优化评价因子。
差值的步骤直至计算得到的当前点阵光斑质心偏差信息小于所述预设偏差阈值。
的计算机辅助装调程序被处理器执行时实现如前任一项所述基于点阵光斑质心偏差信息
的计算机辅助装调方法的步骤。
器;
点阵光斑的质心位置信息为目标,通过智能寻优算法求解得到当前失调光学系统的装配误
差,从而给予光学系统的补偿校正的指导,无需额外增加波前检测系统便可对光学系统进
行装配误差的计算,不仅提高了光学系统的装配性能和装配效率,而且操作简单、成本低
廉、对实施环境要求不高,更利于工程实践应用,有利于促进并推动精密光学系统等光学产
品自动化装调、智能制造的进程。
述装置、系统及计算机可读存储介质具有相应的优点。
附图说明
明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根
据这些附图获得其他的附图。
具体实施方式
全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提
下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
他们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、
系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可包括没有列出的步骤或单元。
光学系统成像质量计算得到光学系统装配误差从而提供装调指导,可以实现光学系统自动
化装调和智能制造。
分波前抽样法、人工神经网络法以及基于矢量像差理论的解析模型法等等;而波前像差系
数都是通过波前传感器采集得到,因此对于大部分光学系统来说,都需要根据波前传感器
的特点设计并搭建额外的光路进行装调试验,十分不利于自动化装调系统的集成,计算机
辅助装调技术的工程化遭遇瓶颈。
反向求解得到装配误差。公开号为CN107271150A公开了一种基于干涉仪实际测量波前像差
及敏感度矩阵的计算机辅助装调方法,减小了理想模型与现实系统不符从而对装调精度的
影响,获得了更加精准的装调效果;公开号为CN103744173B公开一种根据光学设计软件建
立并训练装配误差与系统波像差之间的多重神经网络模型,从而根据实际波像差计算得到
实际装配误差的一种计算机辅助装调法。罗淼等人的计算机辅助装调方法在离轴卡塞格林
系统中的应用公开一种逆向优化法的计算机辅助装调方法,它不需要建立特定的数学模
型,只要根据在光学设计软件内部构建以波像差系数的评价函数,以实际波像差系数为目
标并采用内置的最小二乘算法对评价函数进行优化从而得到系统装配误差,它直接利用光
学系统的自身模型,算法操作上较为方便。公开号为CN103744173A公开了一种基于像散分
解获得主次镜对准误差的方法,仅利用波像差系数像散项进行装配误差的计算,在一定程
度上可以提高装调效率和装配精度的可靠性。但是,这些方法基于波像差系数进行计算,需
要额外的波前传感器检测波像差系数,才能提供指导。
统,本发明实施例可包括以下内容:
装配误差值来指导装调的光学系统。本实施例应用于具有点阵光斑信息采集装置的计算机
辅助装调系统,也就是说,本实施例是适用于使用计算机辅助装调方法指导光学系统装调
且整个工作系统中包括可以实现光学系统的点阵光斑图像信息采集功能的点阵光斑信息
采集装置,所谓的点阵光斑图像信息即为光学系统出射的光束也称为被测波前被分割为多
个子光束,每个子光束在成像焦平面上为一个光斑,多个子光束在成像焦平面形成点阵光
斑,点阵光斑被采集后形成点阵光斑图像信息。
况进行自定义。可在按照S103计算得到的装配误差值对失调光学系统进行补偿后重新计算
得到当前装配误差与预设偏差阈值进行比较来确定是否满足装配要求,从而决定是否还要
继续装调光学系统。也可直接通过S103计算得到的装配误差值与预设偏差阈值的数值关系
确定是否要对失调系统进行装调。
点阵光斑的质心位置信息为目标,通过智能寻优算法求解得到当前失调光学系统的装配误
差,从而给予光学系统的补偿校正的指导,无需额外增加波前检测系统便可对光学系统进
行装配误差的计算,不仅提高了光学系统的装配性能和装配效率,而且操作简单、成本低
廉、对实施环境要求不高,更利于工程实践应用,有利于促进并推动精密光学系统等光学产
品自动化装调、智能制造的进程。
传感器以CCD图像传感器为示例,基于点阵光斑信息采集装置采集的点阵光斑图像信息、以
光学系统失调前后状态下点阵光斑的质心位置信息为目标,将装配误差求解问题转换成多
目标优化问题,更利于工程实践应用,可包括下述内容:
计算得到失调光学系统的装配误差。其中,多目标智能优化算法包括但不限制于遗传算法,
模拟退火算法,蚁群算法,粒子群算法。
学系统模型中的步骤直至计算得到的当前优化评价因子小于预设偏差阈值。
子孔径光斑数量; 为所述优化评价因子。
质心偏差信息,那么一共会产生p*m*2个质心偏差信息,则n需要满足下述关系式:n≤p*m*
2。
的整个计算流程可以包括:
信息分布,质心偏差信息分布例如可表示为:
斑的质心偏差信息分布可表示为:
即对应的权重因子:
化算法比如遗传算法,模拟退火算法,蚁群算法,粒子群算法等等都可以进行求解。本实施
例采用粒子群算法进行求解只是一个示意性例子。
标系统不同视场下点阵光斑质心偏差信息,通过智能寻优算法求解得到当前系统的装配误
差,只需要微透镜阵列和图像传感器即可实现,工程实施容易。
图像传感器,基于点阵光斑信息采集装置采集的点阵光斑图像信息、光学系统装配误差与
波像差之间的近似线性关系并结合拟合算法计算失调光学系统的装配误差值的过程可包
括:
当前点阵光斑质心偏差信息小于预设偏差阈值。
括:
设为K1,二者之间的差值即为多维列向量△K。
Zemax的联合仿真,在指定视场下,把存在失调的光学系统的参数改变一个微小量 ,求出
引入失调前后图像传感器上点阵光斑的质心偏差向量 ,通过取差商 从而求得失
调解算参数矩阵 。
阵 的广义逆。
高。
式,并不代表只能是这样的执行顺序。
装置的计算机辅助装调系统。下面对本发明实施例提供的基于点阵光斑质心偏差信息的计
算机辅助装调装置进行介绍,下文描述的基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调装
置与上文描述的基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调方法可相互对应参照。
利用多目标智能优化算法计算得到失调光学系统的装配误差。
学系统模型中的步骤直至计算得到的当前优化评价因子小于预设偏差阈值。
子孔径光斑数量; 为所述优化评价因子。
当前点阵光斑质心偏差信息小于预设偏差阈值。
实施例的相关描述,此处不再赘述。
机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出
贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件
产品存储在一个存储介质中,执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存
储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read‑Only Memory,ROM)、随机存取存储器
(Random Access Memory,RAM)、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD‑ROM、磁
碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
程序被处理器执行时如上任意一实施例所述基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装
调方法的步骤。
赘述。
置51、处理器52及存储器53。
器52。存储器53,用于存储计算机程序,处理器52用于执行存储器53中存储的计算机程序时
实现如上任一项基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅助装调方法的步骤。
Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array,可编程
逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器52也可以包括主处理器和协处理器,主处
理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器,也称CPU(Central Processing
Unit,中央处理器);协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在
一些实施例中,处理器52可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit,图像处理器),GPU
用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中,处理器52还可以包括AI
(Artificial Intelligence,人工智能)处理器,该AI处理器用于处理有关机器学习的计算
操作。
个磁盘存储设备、闪存存储设备。本实施例中,存储器53至少用于存储以下计算机程序,其
中,该计算机程序被处理器52加载并执行之后,能够实现前述任一实施例公开的基于点阵
光斑质心偏差信息的计算机辅助装调方法的相关步骤。另外,存储器53所存储的资源还可
以包括操作系统和数据等,存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中,操作系统可以包
括Windows、Unix、Linux等。数据可以包括但不限于基于点阵光斑质心偏差信息的计算机辅
助装调结果对应的数据等。
他类型传感器。
实施例的相关描述,此处不再赘述。
各微透镜具有相同的焦距,图像传感器位于微透镜阵列的焦平面位置;微透镜阵列用于将
光学系统的被测波前分割为多个子光束并汇聚至焦平面,图像传感器采集焦平面上的点阵
光斑图生成点阵光斑图像信息。
时,被其分割成多个子光束并汇聚到焦面上,得到点阵光斑图,被CCD采集和记录。当被测波
前有畸变时,点阵光斑的质心位置会偏离参考光束点阵光斑的质心位置,一般位于子孔径
中间位置,根据二者的差值可以计算得到子孔径光束沿X轴和Y轴的偏心信息 和 。
置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分
说明即可。
软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些
功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业
技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应
认为超出本发明的范围。
理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思
想。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可
以对本申请进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。