一种基于交叉筛选理论的计算机辅助装调方法与流程

1.本发明涉及一种光学系统装调方法，具体涉及一种基于交叉筛选理论的计算机辅助装调方法。


背景技术：

2.随着光学技术的快速发展，光学系统越来越精密，对装调精度提出了更高的要求。传统光学系统装调主要依赖人工经验，没有确切的精度范围且装调效率较低。计算机辅助装调技术应用而生，依靠对光学系统成像信息进行数值分析进行装调误差的解算。
3.现有的计算机辅助装调方法大都基于灵敏度矩阵法来计算装配误差，该方法将拟合的波像差泽尼克系数近似表示为各个光学组件失调量的线性组合，线性方程的系数矩阵即为灵敏度矩阵。由于光学元件间的相对补偿作用，存在一组拟合波像差对应多组系数矩阵解的情况，导致灵敏度矩阵法易对误差来源产生定位偏差，且该方法对波前的检测信息和所需测试仪器绝对依赖，大大限制了使用范围。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是：现有的计算机辅助装调方法采用灵敏度矩阵法导致对误差来源产生定位偏差，同时依赖于波前检测装备，使用门槛较高。
5.为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供了一种基于交叉筛选理论的计算机辅助装调方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、依据辅助装调复杂度属性判断光学系统拆分方式，将光学系统拆分为k组子系统，k大于等于1且小于n，n为光学组件总数；对于步骤1拆分得到的每个光学子系统，分别采用以下步骤进行处理：步骤2、使用光学设计软件对所设计的光学子系统进行大量失调装配仿真，依据预设的精度范围和步长，穷举得到大量失调状况的失调光学系统波前图像信息f
1i
或失调光学系统星点图像信息p
1i
，每个失调光学系统波前图像信息f
1i
或失调光学系统星点图像信息p
1i
对应一个失调误差模型，所有失调误差模型组成失调集合m1，其中，f
1i
表示第i个失调光学系统波前图像信息，p
1i
表示第i个失调光学系统星点图像信息，1＜i≤h，h为穷举总数；步骤3、粗装光学子系统，测量得到光学系统波前图像信息f
t1
或光学系统星点图像信息p
t1
；步骤4、对步骤3获得的光学系统波前图像信息f
t1
或光学系统星点图像信息p
t1
与步骤1获得的失调光学系统波前图像信息f
1i
或失调光学系统星点图像信息p
1i
进行相似度匹配，从失调集合m1中筛选出相似度较高的失调光学系统波前图像或失调光学系统星点图像所对应的部分失调误差模型，这部分失调误差模型组成初始误差模型父集m2，m2∈m1；步骤5、准确调整粗装光学子系统中的一个或多个误差变量，误差变量的调整值为
∆
xs
，并再次测量得到改变后的光学系统波前图像信息f
t2
或光学系统星点图像信息p
t2
；步骤6、将误差变量的调整值
∆
xs
反馈输入给初始误差模型父集m2中的各个失调误
差模型，再次对初始误差模型父集m2进行失调装配仿真，得到初始误差模型父集m2的二次仿真结果，即获得二次仿真的失调光学系统波前图像信息f
2i
或失调光学系统星点图像信息p
2i
；步骤7、对步骤5获得的光学系统波前图像信息f
t2
或光学系统星点图像信息p
t2
与步骤6获得的失调光学系统波前图像信息f
2i
或失调光学系统星点图像信息p
2i
进行相似度匹配，在初始误差模型父集m2中筛选出具有较高相似度的失调光学系统波前图像信息f
2i
或失调光学系统星点图像信息p
2i
所对应的部分失调误差模型，这部分失调误差模型组成初始误差模型父集的子集m3，m3∈m2，完成一轮交叉筛选；步骤8、重复步骤5、步骤6和步骤7，使得初始误差模型父集的子集不断进行交叉筛选，直到筛选出最终一组失调误差模型mq，q为交叉筛选次数；在每轮交叉筛选过程中，下一轮交叉筛选所调整的误差变量与上一轮交叉筛选不相同，确保每个误差变量在整个光学子系统的装调过程中只改变一次；步骤9、所筛选出的最终一组失调误差模型mq最符合该光学子系统在进行调节时波前或星点的变化规律，其失调误差模型对应着光学系统的初始失调量，按照此初始失调量进行装调即可完成对光学子系统的装调。
6.优选地，步骤1中，若所述辅助装调复杂度属性小于预设复杂度阈值时，则不对光学系统进行拆分；若所述辅助装调复杂度属性大于预设复杂度阈值时，则对光学系统进行拆分以降低计算压力，拆分的分组数的取值保证拆分得到的每组子系统装调复杂度属性小于预设复杂度阈值。
7.优选地，步骤4及步骤7中，通过预设的筛选比例筛选出相似度较高部分，筛选比例设置较高能保证所求结果的准确性，筛选比例设置较低能加快收敛速度。
8.优选地，步骤9中，依据失调误差模型mq进行插值计算以寻找更接近的近似解，以获得更接近的失调误差模型。
9.本发明针对传统计算机辅助装调中出现的灵敏度矩阵法误差定位偏差和对波前检测装备的绝对依赖问题，提供了无需拟合并可利用多种装配误差信息图像载体的计算机辅助装调方法，寻找最接近测试结果变化规律的初始误差模型，适用于折射、反射、同轴、离轴等多种光路结构，有效降低光学系统精密装调难度，提高光学系统装调效率。
附图说明
10.图1为本发明提供的一种基于交叉筛选理论的计算机辅助装调方法的流程图；图2示意了测试波前图像信息f
t1
；图3示意了测试波前图像信息f
t2
；图4示意了误差模型类型设置表。
具体实施方式
11.本说明书中附图所显示的大小、比例等只是示意性的，用以配合说明书所描述的内容，并非用以限定本发明的实施条件，不影响本发明所产生的功效。本说明书中所述的“上”、“下”、“内”、“外”等位置关系仅是为了方便描述，而非用以限定本发明的可实施范围，其相对关系的改变，在无实质变更技术内容下亦视为本发明的可实施范畴。
12.本发明提供了一种基于交叉筛选理论的计算机辅助装调的方法，可利用波前、星点等多种承载装配误差信息的仿真结果进行辅助装调，避免了采用灵敏度矩阵法对误差来源产生定位偏差的问题，同时避免了对波前检测装备的依赖，降低了使用门槛，具体包括以下步骤：步骤1、依据辅助装调复杂度属性判断光学系统拆分方式，其中：辅助装调复杂度属性包括光学组件的误差变量种类、数目，失调装配仿真的精度范围和步长；光学系统拆分方式为将光学系统拆分为k组子系统，k大于等于1且小于n，n为光学组件总数，当k=1时表示不对光学系统进行拆分。若辅助装调复杂度属性小于预设复杂度阈值时，则不对光学系统进行拆分；若辅助装调复杂度属性大于预设复杂度阈值时，则对光学系统进行拆分以降低计算压力，拆分的分组数的取值需保证拆分得到的每组子系统装调复杂度属性小于预设复杂度阈值。
13.本实施例光学系统设计为由透镜一和透镜二组成的透镜组，预设此透镜组同轴性良好，仅有光轴轴向误差，其中，透镜一误差为-23μm，透镜二误差为+45μm。该透镜组的自变量较少，因此本实施例不对光学系统进行拆分对于步骤1拆分得到的每个光学子系统，分别采用以下步骤进行处理。
14.步骤2、使用光学设计软件对所设计的光学子系统进行大量失调装配仿真，依据预设的精度范围和步长，穷举得到大量失调状况的失调光学系统波前图像信息f
1i
或失调光学系统星点图像信息p
1i
，每个失调光学系统波前图像信息f
1i
或失调光学系统星点图像信息p
1i
对应一个失调误差模型，所有失调误差模型组成失调集合m1，其中，f
1i
表示第i个失调光学系统波前图像信息，p
1i
表示第i个失调光学系统星点图像信息，1＜i≤h，h为穷举总数。
15.本实施例使用zemax软件进行仿真。预设透镜一和透镜二的精度范围都是正负50μm、步长为25μm，即透镜组的误差模型类型为25种，如图4所示为误差模型类型设置。本实施例以光学系统波前图像信息为误差信息载体，因此穷举得到25种波前，定义为失调集合m1，其中包含失调误差模型m1至m
25
，对应着失调光学系统波前图像信息f
101
至f
125
。
16.步骤3、粗装光学子系统，测量得到光学系统波前图像信息f
t1
或光学系统星点图像信息p
t1
。
17.本实施例中，粗装光学系统后，测量得到的光学系统波前图像信息f
t1
如图2所示。
18.步骤4、对步骤3获得的光学系统波前图像信息f
t1
或光学系统星点图像信息p
t1
与步骤1获得的失调光学系统波前图像信息f
1i
或失调光学系统星点图像信息p
1i
进行相似度匹配（所采用的相似度匹配算法包括但不限于误差平方和、哈希算法、ssim等算法），从失调集合m1中筛选出相似度较高的失调光学系统波前图像或失调光学系统星点图像所对应的部分失调误差模型，这部分失调误差模型组成初始误差模型父集m2，m2∈m1。相似度较高部分的筛选比例可预设百分比值，筛选比例设置较高可保证所求结果的准确性，筛选比例设置较低可加快收敛速度。
19.本实施例中，对光学系统波前图像信息f
t1
与失调光学系统波前图像信息f
101
至f
125
进行相似度匹配，利用波前文本计算误差方差值，筛选出具有较高相似度的失调光学系统波前图像信息所对应的部分失调误差模型，这部分失调误差模型组成初始误差模型父集m2。本实施例中筛选出前16%，筛选出的失调光学系统波前图像信息结果为f
107
、f
114
、f
117
、f
124
，分别对应失调误差模型m7、m
14
、m
17
、m
24
。
20.步骤5、准确调整粗装光学子系统中的一个或多个误差变量，误差变量的调整值为
∆
xs
，并再次测量得到改变后的光学系统波前图像信息f
t2
或光学系统星点图像信息p
t2
。误差变量包括x轴偏心、x轴倾斜、x轴离焦、y轴偏心、y轴倾斜、y轴离焦，误差变量的调整值
∆
xs
应大于预设步长。
21.本实施例中，调整粗装光学系统中透镜二的轴向位置，负向调节50μm，并再次测量得到如图3所示的光学系统波前图像信息f
t2
。
22.步骤6、将误差变量的调整值
∆
xs
反馈输入给初始误差模型父集m2中的各个失调误差模型，再次对初始误差模型父集m2进行失调装配仿真，得到初始误差模型父集m2的二次仿真结果，即获得二次仿真的失调光学系统波前图像信息f
2i
或失调光学系统星点图像信息p
2i
。
23.步骤7、对步骤5获得的光学系统波前图像信息f
t2
或光学系统星点图像信息p
t2
与步骤6获得的失调光学系统波前图像信息f
2i
或失调光学系统星点图像信息p
2i
进行相似度匹配，在初始误差模型父集m2中筛选出具有较高相似度的失调光学系统波前图像信息f
2i
或失调光学系统星点图像信息p
2i
所对应的部分失调误差模型，这部分失调误差模型组成初始误差模型父集的子集m3，m3∈m2，完成一轮交叉筛选。
24.步骤8、重复步骤5、步骤6和步骤7，使得初始误差模型父集的子集不断进行交叉筛选，直到筛选出最终一组失调误差模型mq，q为交叉筛选次数。在此过程中，不同轮次的误差变量之间相互独立，下一轮交叉筛选所调整的误差变量不可与上一轮交叉筛选相同，确保每个误差变量在整个光学子系统的装调过程中只改变一次。
25.步骤9、所筛选出的最终一组失调误差模型mq最符合该光学子系统在进行调节时的波前变化规律，其失调误差模型对应着光学系统的初始失调量，按照此初始失调量进行装调即可完成对光学子系统的装调。失调误差模型mq是从失调集合m1中筛选出的离散结果，为了获得更接近的失调误差模型，可依据失调误差模型mq进行插值计算以寻找更接近的近似解。
26.由于本实施例样本数较少，经过一轮筛选已获得最佳误差模型，因此不进入循环。所筛选出的最终一组失调误差模型m
14
最符合该光学系统在进行调节时的波前变化规律，其误差参数为(-25μm,50μm)，依据该误差参数进行误差调节后，透镜一与透镜二的误差量修正为(2μm,-5μm)，完成计算机辅助装调。如需更高精度地修正误差，可设置更小步长进行插值计算，从插值误差模型中仿真筛选得出更高精度解。