旋转非对称面形检测的N+1次旋转平均补偿算法优化

本文主要探讨了一种创新的旋转非对称面形绝对检测技术，即基于旋转平均补偿算法。传统的旋转法通常涉及N次等间隔旋转来获取被测表面的信息，但这种方法可能会因旋转角度和偏心误差导致部分信息丢失。为解决这个问题，研究者提出了N+1次旋转法，即在常规的N次旋转基础上增加一次不同角度的旋转测量。 该补偿算法的关键在于利用泽尼克多项式拟合来求解旋转平均法中缺失的面形信息。作者详细推导了理论计算公式，并进行了仿真分析。研究发现，即使在存在旋转角度偏差和偏心误差的情况下，该补偿算法依然能够有效地恢复丢失的面形数据。通过对比实验结果与仿真，结果显示在选择合适的附加旋转角度后，补偿算法可以显著提高检测的效率和精度，实验中的补偿率达到了61%，且检测精度提升了大约一倍。 相比于传统的旋转平均法，仅需增加一次额外的旋转操作，就能获取更为全面的面形信息，这对于提升检测的可靠性具有重要意义。这项技术的应用领域可能涉及光学、机械制造、精密工程等多个行业，对于需要高精度非对称面形测量的任务具有显著的优势。 关键词包括测量、误差补偿、旋转平均法、旋转非对称面形以及绝对检测，这些概念构成了文章的核心内容。文章的研究成果对于改进现有的检测技术，特别是在面对复杂形状和精度要求高的情况下，提供了重要的理论支持和技术指导。这篇论文为提高旋转非对称面形的绝对检测性能提供了一种实用且有效的解决方案。