Fabrication and On-Machine Metrology of Precision Optics
Notice bibliographique
Résumé
High-quality precision spherical, aspheric, and freeform optics are in constant demand in the fields of astronomy, ophthalmology, the automobile industry, biomedical instrumentation, and fundamental research. But due to stringent requirements on surface finish, limited choice of material that is suitable for optimal optical performance, and specific application-based demands, all of these are driving different fabrication techniques development. This dissertation investigates these fabrication techniques, including digital light process-enabled 3D printing technology, single-point diamond turning (SPDT) fabrication, and precision glass molding technology. Another focus of this dissertation addresses the critical need for on-machine metrology (OMM) in the precision optics fabrication process, especially in the SPDT tool alignment process. A unique dual-mode OMM system has been developed, integrating polarization-based phase-shift for measuring surface form and roughness with laser interferometry mode and LED microscopy mode. It employs a defocus-model-based least squares (L2) regression and a convex-hull-based L2 regression approach for robust and accurate tool deviation outputs in X and Y axes. Additionally, it utilizes Zernike high-order approximation model to relax the OMM system alignment requirements, minimizing errors from part handling, offering a novel alternative solution to meet the critical demand for SPDT tool alignment process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».