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Enregistrement W2999750273 · doi:10.1364/ao.59.00a135

Effect of an optical coating on in-band and out-of-band transmitted and reflected wavefront error measurements

2020· article· en· W2999750273 sur OpenAlexaff
Graham Carlow, Brian Sullivan, Claude Montcalm, Alexander Miles

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Measurement and Metrology Techniques
Établissements canadiensIridian Spectral Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsWavelengthBand-pass filterWavefrontOptical filterFilter (signal processing)Materials scienceCoatingOptoelectronicsPhysicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The wavefront error (WE) of a surface with an optical coating (“filter”) is ideally measured at the in-band wavelength of the filter. However, quite often this is not possible, requiring that the filter be measured at an out-of-band wavelength (typically 633 nm), assuming that the filter transmits (for transmitted WE, or TWE) or reflects (for reflected WE, or RWE) at this wavelength. This out-of-band TWE/RWE is generally assumed to provide a good estimation of the desired in-band TWE/RWE. It will be shown in this paper that this is not the case for a large class of filters (i.e., bandpass) where the group delay is significantly different at the in-band and out-of-band wavelengths and where the optical filter exhibits a thickness non-uniformity across the surface. A theoretical explanation will be given along with an approach to predict the in-band TWE/RWE based on the coating non-uniformity, the measured out-of-band TWE/RWE, and the theoretical properties of the optical filter at the in-band and out-of-band wavelengths. A reasonable agreement between theory and measurement was demonstrated by measuring the TWE of an 11 nm wide bandpass filter (centered at 1048 nm) at both in-band ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> <mml:mi>λ</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mml:mn>1048</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mspace width="thickmathspace"/> <mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mml:mi mathvariant="normal">n</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">m</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> ) and out-of-band ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> <mml:mi>λ</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mml:mn>625</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mspace width="thickmathspace"/> <mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mml:mi mathvariant="normal">n</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">m</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> ) wavelengths. A similar treatment is provided for RWE.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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