【技术实现步骤摘要】
一种基于点扩散函数的计算机辅助装调方法、装置及设备
本申请涉及光学系统装调
，特别涉及一种基于点扩散函数的计算机辅助装调方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
光学系统广泛存在于生活的方方面面，帮助我们更好地观察这个世界，小到手机镜头，大到空间相机，天文太空望远镜等等。但是在光学镜片的装调过程中，难免存在装调误差，传统基于技师经验的装调难以满足对光学系统日益增长的装配性能需求和装配效率需求。计算机辅助装调方法是为了解决光学系统在传统装调过程中主要依靠人工、精度偏差大、装配性能不稳定的问题，提出来的依托计算机强大的运算性能，基于光学系统成像质量来计算得到光学系统装配误差从而提供装调指导的装调技术，它是实现光学系统自动化装调、智能制造的核心技术。目前大部分以光学系统为研究对象的计算机辅助装调方法，都是基于理想系统与失调系统之间的波前像差系数差异来进行求解计算的，比如敏感度矩阵法，逆向优化法，微分波前抽样法，矢量像差法，等等。但是这些方法都是在基于光学系统的波前像差与镜片安装误差之间的函数关系的基...
【技术保护点】
1.一种基于点扩散函数的计算机辅助装调方法，其特征在于，包括：/nS1：测量待装调光学系统在不同视场下的点扩散函数，根据点扩散函数椭圆度计算算法确定不同视场下的点扩散函数的实际椭圆度分布；/nS2：随机生成当前测试装配参数种子，并将所述当前测试装配参数种子输入至所述待装调光学系统的模型中，通过仿真获取当前装配状态下对应视场的点扩散函数，并根据椭圆度计算算法确定当前测试椭圆度分布；/nS3：根据所述实际椭圆度分布与所述当前测试椭圆度分布，计算当前优化评价函数值；/nS4：判断所述当前优化评价函数值是否大于等于预设优化评价阈值；/nS5：若所述当前优化评价函数值小于所述预设优化...
【技术特征摘要】
1.一种基于点扩散函数的计算机辅助装调方法，其特征在于，包括：
S1：测量待装调光学系统在不同视场下的点扩散函数，根据点扩散函数椭圆度计算算法确定不同视场下的点扩散函数的实际椭圆度分布；
S2：随机生成当前测试装配参数种子，并将所述当前测试装配参数种子输入至所述待装调光学系统的模型中，通过仿真获取当前装配状态下对应视场的点扩散函数，并根据椭圆度计算算法确定当前测试椭圆度分布；
S3：根据所述实际椭圆度分布与所述当前测试椭圆度分布，计算当前优化评价函数值；
S4：判断所述当前优化评价函数值是否大于等于预设优化评价阈值；
S5：若所述当前优化评价函数值小于所述预设优化评价阈值，则将所述当前测试装配参数种子设为目标装配参数，根据所述目标装配参数对所述待装调光学系统进行装调。
2.如权利要求1所述的计算机辅助装调方法，其特征在于，所述判断所述当前优化评价函数值是否大于等于预设优化评价阈值后包括：
若所述当前优化评价函数值大于等于所述预设优化评价阈值，则根据群体智能优化算法迭代更新所述当前测试装配参数种子，得到更新后的当前测试装配参数种子，返回执行S2。
3.如权利要求2所述的计算机辅助装调方法，其特征在于，所述若所述当前优化评价函数值大于等于所述预设优化评价阈值，则根据群体智能优化算法迭代更新所述当前测试装配参数种子，得到更新后的当前测试装配参数种子包括：
若所述当前优化评价函数值大于等于所述预设优化评价阈值，则根据粒子群算法迭代更新所述当前测试装配参数种子，得到更新后的当前测试装配参数种子。
4.如权利要求2所述的计算机辅助装调方法，其特征在于，所述若所述当前优化评价函数值大于等于所述预设优化评价阈值，则根据群体智能优化算法迭代更新所述当前测试装配参数种子，得到更新后的当前测试装配参数种子包括：
若所述当前优化评价函数值大于等于所述预设优化评价阈值，则根据遗传算法迭代更新所述当前测试装配参数种子，得到更新后的当前测试装配参数种子。
5.如权利要求1所述的计算机辅助装调方法，其特征在于，所述根据所述实际椭圆度分布与所述当前测试椭圆度分布，计...
【专利技术属性】
技术研发人员：尚建忠，吴伟，罗自荣，曹玉君，蒋涛，卢钟岳，陈春奇，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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