基于人工神经网络方法的自由曲面光学系统装调

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自由曲面光学表面越来越广泛地应用于光学工程领域,传统的计算机辅助装调方法已难以指导含自由曲面的复杂光学系统装调。提出了一种新型人工神经网络计算方法,用以辅助光学系统装调。介绍了神经网络方法的数学模型,并提供了两个模拟装调实例以验证此方法的实用性。模拟装调结果表明,以系统出瞳波前的光程差分布和泽尼克多项式拟合系数作为像质指示参量,经由神经网络方法计算得到的失调量均方根误差小于7.04%;神经网络方法可用于指导自由曲面光学系统的精确装调。 Free-form surface is more and more widely used in the field of optical engineering. The traditional computer-aided method has been difficult to guide the installation of complicated optical system with free-form surface. A new artificial neural network calculation method is proposed to assist the optical system setup. The mathematical model of neural network method is introduced and two simulation examples are provided to verify the practicability of this method. The simulation results show that the root mean square error of the misalignment calculated by the neural network method is less than 7.04% based on the optical path difference distribution of the exit pupil of the system and the fitting coefficient of the Zernike polynomial as the indication of the image quality. The neural network method It can be used to guide the precise installation of a free-form surface optical system.
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