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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的反射式光学系统分步装调方法，属于波前检测的反射式镜片装调领域。本发明的分步装调方法步骤为：1、建立反射式光学系统理想装调成像模型，确定初始装调误差范围，生成并随机组合误差；2、在模型中设置位姿误差，循环多次仿真，构建波像差‑位姿误差数据；3、以波前图为输入，构建粗调神经网络模型；4、在模型中设置精调位姿误差，以Zernike系数为输入，构建并保存精调神经网络模型；5、实际装调时，应用分步装调方法完成待装调镜片的粗调和精调过程。本发明考虑了检测参数与装调误差之间的非线性，直接建立了两者的映射关系，有利于提高反射式光学系统的装调精度和装调效率。
主权项：1.一种基于神经网络的反射式光学系统分步装调方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、在仿真软件中建立反射式光学系统理想装调成像模型，确定待装调反射式镜片在实际装调中的初始装调误差范围，通过编程语言在初始误差范围内随机生成多组位姿误差；步骤2、通过编程语言控制反射式光学系统理想成像模型，设置随机位姿误差，保存成像位置的波像差数据，构建一组波像差-位姿误差数据，循环多次上述仿真过程，构建一系列波像差-位姿误差数据；步骤3、采用神经网络算法，构建并保存分步装调方法中的粗调神经网络模型；步骤4、通过编程语言在精调误差范围内随机生成多组精调位姿误差，重复步骤2设置精调位姿误差，采用神经网络算法，构建并保存分步装调方法中的精调神经网络模型；步骤5、实际装调中，分步装调方法采用粗调和精调神经网络模型，以干涉仪检测值作为粗调神经网络的输入，粗调待装调镜片，再以干涉仪检测值作为精调神经网络的输入，精调待装调镜片，检测精调结果，判断是否符合装调要求，如符合，完成反射式光学系统的装调，如不符合，重复进行精调过程，直至符合要求。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于神经网络的反射式光学系统分步装调方法
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