智能光电转台全链路像质分析方法。属于光学系统集成仿真技术领域，特别涉及智能光电转台像质分析技术领域。解决现有智能光电转台成像质量分析方法难以全面综合分析影响智能光电转台成像质量的各种因素这一技术问题。所述方法包括如下步骤：S1、建立智能光电转台全链路像质分析系统；S2、基于全链路像质分析系统计算不同误差状态下成像评价函数；S3、采用单一变量法计算误差占比；S4、依据分析结果设计智能光电转台成像质量提升优化方案。本发明专利技术应用在高精度智能光电转台研究及制造领域、智能光电转台故障分析领域、智能光电转台设计领域及智能光电转台调控领域。及智能光电转台调控领域。及智能光电转台调控领域。
【技术实现步骤摘要】
一种智能光电转台全链路像质分析方法
[0001]本专利技术属于光学系统集成仿真
，特别涉及智能光电转台像质分析
技术介绍
[0002]近年来，在技术与市场的共同推进下，我国无人驾驶航空器数量规模呈爆发式增长，在促进国家经济社会发展、推进国防军队建设的同时，带来了一系列矛盾问题，特别伴随无人机小型化以及使用隐形材料等特征日趋明显，在复杂的城市环境中，“低慢小”无人机体积小、飞行速度慢，搜索跟踪预警难度大，“黑飞”无人机的非认证飞行不仅影响了民众生活秩序正常运行，同时威胁着国家安全和社会稳定。
[0003]对黑飞无人机进行实施预警布防，需要研制高精度高可靠性的智能光电转台，而且对光电成像质量提出了苛刻的要求，需要进一步提升光电转台图像校正，清晰成像的能力。因此需要有效的对智能光电转台的成像进行分析，分析各影响因素在智能光电转台成像质量上的占比，找出影响智能光电转台成像清晰度的主要因素，从而为技术人员提供清晰的改进思路。
[0004]现有智能光电转台成像质量分析方法通常根据工程研制要求，只对某项单一指标进行计算评测。如在分析热环境对成像系统的影响时，仅考虑成像系统光学元件热变形引起的像质退化，而忽略了其他误差因素如装调、加工、振动等误差对系统的影响，难以综合全面的评价各种因素对智能光电转台成像能力的影响。
技术实现思路
[0005]为解决现有智能光电转台成像质量分析方法难以全面综合分析影响智能光电转台成像质量的各种因素这一技术问题，本专利技术提供一种智能光电转台全链路像质分析方法。
[0006]所述方法包括如下步骤：S1、建立智能光电转台全链路像质分析系统；S2、基于全链路像质分析系统计算不同误差状态下成像评价函数；S3、采用单一变量法计算误差占比；S4、依据分析结果设计智能光电转台成像质量提升优化方案。
[0007]进一步，所述步骤S1中，建立智能光电转台全链路像质分析系统的具体步骤为：S11、以智能光电转台为原型，在计算机系统中建立智能光电转台模型；S12、建立误差模型，通过有限元分析软件依次分析误差因素引起光学系统中各光学元件镜面形变量或位置变化量；S13、将误差模型导入到智能光电转台模型中，模拟真实智能光电转台存在的误差。
[0008]进一步，所述步骤S12中，所述误差因素包括静态误差和动态误差。
[0009]进一步，所述静态误差包括光学原件加工误差、温度变化误差、气流扰动误差和系统装调误差。
[0010]进一步，所述动态误差包括快摆镜稳像误差和电机振动误差。
[0011]进一步，将静态误差加载至智能光电转台全链路像质分析系统中，计算静态系统下的成像评价函数，该计算结果用于评价智能光电转台每一帧的光学性能指标；将动态误差加载至智能光电转台全链路像质分析系统中，计算动态系统下的成像评价函数，该计算结果用于评价智能光电转台电机抖动及快摆镜稳像后的光学性能指标；将静态误差和动态误差加载至智能光电转台全链路像质分析系统中，计算综合成像评价函数，该计算结果用于评价智能光电转台长时间追踪某一目标时的光学性能指标。
[0012]进一步，所述成像评价函数包括系统波前误差函数、视场内点扩散函数、光学传递函数和光强度分布函数。
[0013]进一步，所述步骤S3中，采用单一变量法计算误差占比为依次计算各项单一误差下引入的光学评价函数退化程度，并与全部误差下引入的光学评价函数退化程度做对比，计算单一误差下的误差占比。
[0014]进一步，所述步骤S4中，依据分析结果设计智能光电转台成像质量提升优化方案具体为：依据单一变量法计算得到的误差占比，分析各类误差对智能光电转台成像质量的影响，并做出改进措施。
[0015]本专利技术所述的方法的有益效果为：（1）建立了智能光电转台全链路像质分析系统，确定了该系统在工作环境下影响像质的主要误差因素，为计算系统级光学评价函数建立方法模型。采用全链路像质分析方法可以实现光、机、电、热等多误差因素集成下像质的综合计算评价。
[0016]（2）通过单一变量法可以寻找影响像质的关键设计参数，避免了因在轨相机像质制约因素复杂难以单一评价的困难。
[0017]（3）根据全链路像质分析结果可以改良升级系统结构。在保证系统成像质量的前提下改善设计参数、更换系统模块，便于满足客户研制满足光电转台的不同应用场景需求。
[0018]（4）相比传统全物理硬件模拟方法，借助仿真计算软件对系统像质进行分析，缩短了系统研制周期，有效降低制作成本。
[0019]本专利技术所述的方法可以应用在高精度智能光电转台研究及制造领域、智能光电转台故障分析领域、智能光电转台设计领域及智能光电转台调控领域。
附图说明
[0020]图1是智能光电转台成像系统主要构成图；图2是实施例中智能光电转台全链路像质分析方法流程图;图3是实施例中温度变化误差作为单一变量加载至全链路像质分析系统计算得到对应光学传递函数图；图4是实施例中静态误差全部加载至全链路像质分析系统计算得到对应光学传递函数图；图5是实施例中动态误差全部加载至全链路像质分析系统计算得到对应光学传递函数图；
图6是实施例中静态误差和动态误差全部加载至全链路像质分析系统计算得到对应光学传递函数图；图7是实施例中采用单一变量法得到的占比分析结果图。
具体实施方式
[0021]下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0022]本专利技术所述的智能光电转台成像系统主要由光学物镜和用于补偿像移的快摆镜两部分组成，如图1所示。
[0023]如图2所示为本实施例提供的建立智能光电转台全链路像质分析方法流程图，具体分为如下步骤：首先，建立智能光电转台全链路像质分析系统，以智能光电转台为原型，在计算机系统中建立智能光电转台模型；建立误差模型，通过有限元分析软件依次分析各因素引起光学系统中各光学元件镜面变形或位置变化量，将误差模型导入到智能光电转台模型中，模拟真实智能光电转台存在的误差，影响智能光电转台成像系统像质的各项误差分为静态误差和动态误差。
[0024]静态误差包含光学元件加工误差、系统装调误差、温度变化误差及气流扰动误差共4项；其中，光学元件加工误差为光学元件镜面加工误差，主要由于光学元件加工制作使镜面面形较理想面形存在偏差，需测试并建立面形误差模型；系统装调误差由于各光学元件装载位置较初始设计位置存在偏差，需测试并建立装调位置偏差误差模型；温度变化误差是由于光电转台受天气、工作环境变化等因素影响，光学元件面形及位置较初始设计存在偏差，需测试并建立温度误差模型；气流扰动误差是由于光电转台观测大气环境内的目标时受大气湍流的影响较实际观测目标位置存在差异，需建立气流扰动误差模型。
[0025]动态误差包含系统电机振动误差和快摆镜稳像误差共2项本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能光电转台全链路像质分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、建立智能光电转台全链路像质分析系统；S2、基于全链路像质分析系统计算不同误差状态下成像评价函数；S3、采用单一变量法计算误差占比；S4、依据分析结果设计智能光电转台成像质量提升优化方案。2.根据权利要求1所述的像质分析方法，其特征在于，所述步骤S1中，建立智能光电转台全链路像质分析系统的具体步骤为：S11、以智能光电转台为原型，在计算机系统中建立智能光电转台模型；S12、建立误差模型，通过有限元分析软件依次分析误差因素引起的光学系统中各光学元件镜面形变量或位置变化量；S13、将误差模型导入到智能光电转台模型中，模拟真实智能光电转台存在的误差。3.根据权利要求2所述的像质分析方法，其特征在于，所述步骤S12中，所述误差因素包括静态误差和动态误差。4.根据权利要求3所述的像质分析方法，其特征在于，所述静态误差包括光学原件加工误差、温度变化误差、气流扰动误差和系统装调误差。5.根据权利要求3所述的像质分析方法，其特征在于，所述动态误差包括快摆镜稳像误差和电机振动误差。6.根据权利要求5所述的像质分析方法，其特征在于，将...
【专利技术属性】
技术研发人员：付强，王潇逸，班章，朱瑞，李英超，姜会林，
申请(专利权)人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，
类型：发明
国别省市：
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