本文關(guān)鍵詞：子孔徑拼接檢測方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：孔徑拼接檢測方法是一種先分別測量待測鏡面的多個局部面形,再將局部的測量結(jié)果進(jìn)行拼接,從而得出待測鏡面整體面形的檢測方法。該方法的優(yōu)勢是能有效地擴(kuò)大干涉儀的橫向與縱向動態(tài)范圍,使其能夠檢測非球面以及更大口徑的球面和平面。然而,拼接過程中存在的定位誤差導(dǎo)致面形檢測精度的降低。如單純地提高子孔徑的定位精度,勢必使得采用子孔徑拼接檢測方法的成本大大增加。因此,如何在有限的機(jī)械定位精度下提高子孔徑拼接檢測方法的精度和質(zhì)量,是子孔徑拼接方法面臨的問題。為了解決上述問題,本文重點研究對機(jī)械定位誤差不敏感的拼接光路、補償機(jī)械定位誤差的全局優(yōu)化算法以及減少高頻面形信息損失的子孔徑融合算法,從而提高面形的拼接檢測精度以及高頻面形信息的質(zhì)量。本文的研究成果主要包括:(1)提出了基于無像差點法的子孔徑拼接光路,其中被檢測的非球面相對干涉儀不動,作為輔助元件的小球沿光軸方向移動,從而形成了各個同心的環(huán)形子孔徑。因此,環(huán)形子孔徑間的配準(zhǔn)誤差可以忽略,優(yōu)點是極大地降低了對小球的機(jī)械定位精度的要求,從而能在較低的機(jī)械定位精度下完成拼接檢測。在設(shè)計出的子孔徑拼接光路的基礎(chǔ)上,完成了對應(yīng)的拼接算法設(shè)計以及計算機(jī)仿真驗證,最終形成了新的檢測同軸非球面的環(huán)形子孔徑拼接檢測方法。(2)提出了利用小波變換對子孔徑重疊區(qū)域進(jìn)行融合的算法。該算法對高頻面形信息和低頻面形信息使用不同的方法進(jìn)行融合子孔徑重疊區(qū)域融合算法。其中,對高頻面形信息采用隨機(jī)選取的方法進(jìn)行融合,從而有效地保留了高頻面形信息。(3)提出了使用圖像銳化作為預(yù)處理的子孔徑拼接算法。由于使用了圖像銳化,面形的高頻信息得到了加強(qiáng),從而在機(jī)械定位精度較高時,該算法仍能進(jìn)一步補償機(jī)械定位誤差。(4)基于遺傳算法提出了一種可以補償較大機(jī)械定位誤差的全局優(yōu)化算法,解決了基于線性最小二乘的算法容易陷入局部最優(yōu)的問題,從而降低對機(jī)械定位精度的要求。
【關(guān)鍵詞】：光學(xué)檢測 干涉儀 大口徑光學(xué)元件 非球面 子孔徑拼接 無像差點法 小波變換 圖像銳化 粒子群優(yōu)化算法 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院研究生院(長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH744.3;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-10
• 目錄10-13
• 第1章 緒論13-33
• 1.1 課題研究背景及意義13-14
• 1.2 子孔徑拼接檢測方法發(fā)展概述14-24
• 1.2.1 基于直接擬合的子孔徑拼接檢測方法14-17
• 1.2.2 利用重疊區(qū)域消除調(diào)整誤差的子孔徑拼接檢測方法17-19
• 1.2.3 加入可變部分補償器的子孔徑拼接檢測方法19-24
• 1.3 子孔徑拼接檢測方法的現(xiàn)狀概述24-30
• 1.3.1 子孔徑定位24-27
• 1.3.2 機(jī)械定位誤差補償算法27-28
• 1.3.3 去除參考面面形的影響的子孔徑拼接算法28-30
• 1.4 本文工作和論文組織30-33
• 1.4.1 本文工作30-31
• 1.4.2 論文組織31-33
• 第2章 基于無像差點法的環(huán)形子孔徑拼接檢測方法33-47
• 2.1 引言33-35
• 2.2 檢測二次曲面面形的無像差點法35-37
• 2.3 基于無像差點法的環(huán)形子孔徑拼接檢測方法37-40
• 2.4 基于無像差點法的環(huán)形子孔徑拼接檢測方法能放寬機(jī)械定位精度的原因40-43
• 2.5 計算機(jī)仿真驗證43-45
• 2.6 本章小結(jié)45-47
• 第3章 基于小波變換的子孔徑重疊區(qū)域融合算法47-62
• 3.1 加權(quán)平均子孔徑重疊區(qū)域融合算法造成高頻成分的削減47-50
• 3.2 小波變換簡介50-57
• 3.2.1 連續(xù)小波變換50-52
• 3.2.2 離散小波變換52-53
• 3.2.3 幾種常用的小波基函數(shù)53-57
• 3.3 基于小波變換的子孔徑重疊區(qū)域融合算法57-59
• 3.4 實驗驗證59-61
• 3.5 本章小結(jié)61-62
• 第4章 基于圖像銳化的子孔徑拼接算法62-78
• 4.1 圖像銳化算法簡介62-68
• 4.1.1 梯度圖像銳化算法62-67
• 4.1.2 拉普拉斯圖像銳化算法67-68
• 4.2 粒子群優(yōu)化算法簡介68-70
• 4.3 基于圖像銳化的子孔徑拼接算法70-73
• 4.4 計算機(jī)仿真驗證73-75
• 4.5 實驗驗證75-77
• 4.6 本章小結(jié)77-78
• 第5章 基于遺傳算法的子孔徑拼接算法78-89
• 5.1 遺傳算法簡介78-80
• 5.1.1 遺傳算法的基本思想78-79
• 5.1.2 遺傳算法的具體步驟79-80
• 5.2 基于遺傳算法的子孔徑拼接算法80-83
• 5.3 計算機(jī)仿真驗證83-85
• 5.4 實驗驗證85-88
• 5.5 本章小結(jié)88-89
• 第6章 結(jié)論與展望89-92
• 6.1 論文完成的主要工作89
• 6.2 論文的創(chuàng)新點89-90
• 6.3 研究展望90-92
• 參考文獻(xiàn)92-105
• 在學(xué)期間學(xué)術(shù)成果情況105-106
• 指導(dǎo)教師及作者簡介106-107
• 致謝107-108

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