提高精度的相位板衍射图样处理神经网络方法

本文研究了在准直激光束照明条件下，相位板中心偏离准直光束中心对衍射图样产生的影响。通过数值仿真，作者揭示了这种偏离会导致衍射图样的失真，进而影响测量精度。针对这一问题，本文提出了一种创新的相位板衍射图样处理方法，即基于多层前馈神经网络的处理策略。相较于传统的最小二乘曲线拟合方法，该神经网络方法显著提高了处理精度，特别适用于处理复杂的衍射图样，包括无衍射光束等特殊情况。 传统的准直技术依赖于光斑能量中心的连线作为基准，而引入相位板后，利用干涉或衍射条纹进行更精细的测量。然而，当相位板中心与激光束中心不一致时，会导致测量结果出现偏差。为了减小这种影响，本文的神经网络模型能够有效地细分和解析复杂的衍射图样，从而提升大尺度准直的精度。这种方法对于提高大型工件几何量测量的准确性，如大型工件的形状、位置误差以及几何参数测量，具有重要意义。 该研究的工作流程包括使用//0探测器捕捉相位板衍射图样，将其数字化后输入微机，通过神经网络算法进行实时处理和优化。结果显示，这种新型处理方法使得半导体激光光纤准直系统的测量精度达到了前所未有的"1"& 23$4纳米级别，这对于工业生产中的精密测量来说是一个巨大的进步。 本文不仅深入探讨了相位板衍射图样处理中的关键问题，还提出了一个创新的技术解决方案，为提高激光准直技术的精度和适用性提供了新的思路，为大尺度工件的精确测量奠定了坚实的基础。