大口径衍射透镜拼接误差的神经网络优化模型

本文主要探讨了衍射主镜面外拼接误差分析在大口径菲涅耳衍射透镜制作中的重要性。传统的多子镜拼接方法虽然能够实现大口径光学系统的设计，但不可避免地会出现拼接误差，这些误差会直接影响光学系统的成像质量和性能。为了精确控制和优化这种影响，研究者采用了一种创新的方法，即通过衍射光线追迹和波前恢复技术，直接测量并获取子镜在x′轴、y′轴倾斜以及z′轴平移等面外误差与其对应的波前误差Zernike系数之间的关系。 Zernike系数是描述光学系统波前形状的一种标准参数，它们可以用来量化不同类型的光学缺陷，如球差、彗差等。作者建立了一个基于反向传播神经网络的优化算法，通过这个算法，可以将输入的Zernike系数映射到相应的面外误差，实现了对拼接误差的快速计算和评估。这种方法不仅能够计算出误差的具体数值，还能判断误差的方向，这对于共面检测和镜片的安装调试具有重要的实际意义。 通过模拟数值计算，作者验证了这一方法的高精度和可靠性。结果表明，这种方法有效地解决了大口径衍射拼接主镜的面外误差问题，为提高光学系统的成像性能提供了科学的理论支持。因此，对于光学工程师来说，理解和掌握这种面外拼接误差分析技术，对于设计和制造高质量的衍射透镜至关重要，尤其是在现代高分辨率和高性能光学设备的发展中。 这篇文章的核心知识点包括：多子镜拼接技术的应用、面外误差的测量与控制、Zernike系数的作用、反向传播神经网络在误差建模中的应用、以及如何通过这种方法优化光学系统的成像性能。这些内容对于光学领域的研究人员和实际操作人员来说，都是提升技术水平和优化光学系统设计的关键要素。