[发明专利]基于共轭差分法测量平面镜绝对面形的方法有效

专利信息
申请号: 201410141304.X 申请日: 2014-04-09
公开(公告)号: CN104976962B 公开(公告)日: 2017-05-17
发明(设计)人: 马骏;蔡慧娟;朱日宏;高志山;李建欣;孙玮苑;潘林凯 申请(专利权)人: 南京理工大学
主分类号: G01B11/24 分类号: G01B11/24
代理公司: 南京理工大学专利中心32203 代理人: 朱显国
地址: 210094 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 共轭 差分法 测量 平面镜 绝对 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于平面镜绝对检测技术领域,特别是一种基于共轭差分法测量平面镜绝对面形的方法。

背景技术

目前对平面镜绝对检测的研究主要有三平面互检法、液面基准法和差分法即伪剪切法。传统的三平面互检法不能得到待测面整个平面的二维面形,只能得到一条线的情况,经过改进后的方法可以得到整个面的面形情况,但测试过程都很复杂;液面基准法采用液体平晶作为标准面,但液面基准制作困难,对环境条件要求很高且不易移动,测试结果中的系统误差也没法消除;差分法由于初始位置与正交两方向平移位置这三个位置彼此存在耦合关系,需要在三次测试中维持环境等因素稳定以确保静态误差恒定,但是外界环境等因素难以控制,不易维持其稳定度从而难以保证静态误差恒定,影响了差分法的检测精度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种测量精度高、操作方便的基于共轭差分法测量平面镜绝对面形的方法。

实现本发明目的的技术解决方案为:一种基于共轭差分法测量平面镜绝对面形的方法,包括以下步骤:

第1步,待测平面镜与标准平面镜在干涉仪的CCD上形成干涉图像,判断标准平面镜与待测平面镜在干涉仪的CCD上所成光斑的大小,使标准平面镜的光斑大于待测平面镜的光斑;

第2步,确定干涉仪的CCD中1个像素所对应的待测平面镜平移量δ,δ>0;

第3步,令干涉仪的光轴方向为z轴,在x轴、y轴的正负方向进行四步测试,分别记下波前数据Φ(x+δ,y)、Φ(x-δ,y)、Φ(x,y+δ)、Φ(x,y-δ),数据大小都为N×N,N是正整数;

第4步,根据测得的波前数据Φ(x+δ,y)、Φ(x-δ,y)、Φ(x,y+δ)、Φ(x,y-δ),求得待测平面镜的面形梯度dx(x,y)、dy(x,y);

第5步,利用波面复原法,根据待测平面镜的面形梯度dx(x,y)、dy(x,y)复原出待测平面镜的面形w。

本发明与现有技术相比,其显著优点在于:(1)由干涉仪、标准镜、待测镜即可实现对待测平面镜面形的绝对检测,结构简单、操作方便;(2)利用共轭差分可省略初始位置的测试过程,提高了微分逼近的精度;(3)四步测试过程两两独立,即两正交方向测试过程相互独立、互不影响,进一步简化了实验操作,提高了检验精度;(4)该方法还可以测量柱面镜、锥面镜、球面镜的绝对面形。

附图说明

图1是本发明基于共轭差分法测量平面镜绝对面形的方法硬件结构示意图。

图2是本发明基于共轭差分法测量平面镜绝对面形的四步测试过程示意图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。

结合图1~2,本发明基于共轭差分法测量平面镜绝对面形的方法,包括以下步骤:

第1步,待测平面镜与标准平面镜在干涉仪的CCD上形成干涉图像,判断标准平面镜与待测平面镜在干涉仪的CCD上所成光斑的大小,使标准平面镜的光斑大于待测平面镜的光斑;

如图1所示,所述干涉仪为Fizeau干涉仪,标准平面镜与待测平面镜间的倾斜小于干涉仪激光波长的0.02倍,因为倾斜项在波像差中是一次项,求完梯度后就为常数项,运用波面复原方法无法复原出该项,所以要尽可能让该项很小。若待测平面镜的光斑大于标准平面镜的光斑,则制作一个正方形光阑放在待测平面镜上使待测平面镜中心与正方形光阑中心重合,使标准平面镜的光斑大小大于待测平面镜的光斑大小。

第2步,确定干涉仪的CCD中1个像素所对应的待测平面镜平移量δ,δ>0;

采用比例法,将待测平面镜平移的距离长度与对应干涉仪的CCD中像素的移动个数作比值,通过多次测量求平均值得到1个像素所对应的待测平面镜的平移量δ。

第3步,令干涉仪的光轴方向为z轴,在x轴、y轴的正负方向进行四步测试,分别记下波前数据Φ(x+δ,y)、Φ(x-δ,y)、Φ(x,y+δ)、Φ(x,y-δ),数据大小都为N×N,N是正整数;结合图2,四步测试具体过程如下:

待测平面镜向x轴负方向移动1个像素,记下波前数据Φ(x-δ,y);待测平面镜向x轴正方向移动2个像素,记下波前数据Φ(x+δ,y);待测平面镜向x轴负方向移动1个像素,回到初始位置;待测平面镜再向y轴正方向移动1个像素,记下波前数据Φ(x,y+δ);最后待测平面镜向y轴负方向移动2个像素,记下波前数据Φ(x,y-δ)。

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