Analysis and Optimization of Image Quality Evaluation Function in Computer-aided Alignment of Precision Optical System
Notice bibliographique
Résumé
The consistent application of computer-aided alignment technology could surmount aimlessness and significantly shorten the align period of complex optical systems. Wherein, the appropriate system image evaluation function is the primary condition to solve the system misalignment successfully. This paper first establishes the relationship between the amount of misalignment and the system aberration through mathematical modelling and then analyzes the relationship between Zernike coefficient, geometric aberration and system image quality in detail, proposes to construct a system image evaluation system using the idea of Zernike coefficient weighting to solve the problem of numerical instability and imprecision of the solutions caused by the direct selection of Zernike coefficients. Subsequently, the experimental alignment of an infrared optical system was performed using the optical system image quality evaluation method established in this paper. The alignment results showed that the RMS value of the system image quality improved by 24.8% under the same solving algorithm compares to the direct selection of the Zernike coefficient and the weighted Zernike coefficient as the system image quality evaluation function. Therefore, the application of the weighted Zernike coefficient-based optical system image evaluation function proposed in this paper is reasonable, feasible, and effective in the computer-aided alignment process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».