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干涉检测数据抗振动影响的方法研究

 
 


介绍

计算机控制光学堆焊(CCOS)是由20世纪70年代早期美国Itek公司的WJ Rupp提出的。它建立了基于定量表面检测数据的过程控制模型,并控制一台计算机。小磨头研磨或抛光光学部件,通过控制研磨头在工件表面上的停留时间和相对压力来控制材料的去除时间,并利用快速计算机执行和准确记忆的优点处理的可重复性和效率。显着改善[1]。这表明了形状检测数据的定量精度的重要性。

尽管相移干涉仪具有较高的检测精度,但其抗干扰能力较差,尽管通过选择测量中干扰条纹最小的条件来控制检测过程,以获得最佳检测结果,但它是检测。元件和干涉仪之间的相对位置不能绝对恒定,因此干涉仪的任何两个测量值都不能相同。这将混淆过程中使用的数据集,以在过程中建立控制模型。从误差理论出发,提出了一种简单易行的数据处理方法,以减少振动因素对现场检测中检测结果的干扰[2-3]。

1干扰检测数据的抗振方法

1.1消除等精度测量中的随机误差

在多次重复测量(测量列)中,在相同的测量条件下获得每次测量,使得每个测量值具有相同的精度并且可以用相同的标准偏差或相同的可信度来表征。这种测量称为等精度测量[4]。使用干涉仪来检测光学部件的形状误差属于等精度测量的类别。

对于具有相同精度的真值0x的物理量的n次测量,获得总共n个测量值1 2,...,nx xx,其全部包含误差1 2 , ...,nδδ δ,统称为真差[5]。通常用算术平均值x作为n次测量的结果,那么:

从上式可以看出,当测量次数n→∞,即测量次数n无限增加时,测得的算术平均值x等于真值0 x。在等精度测量列中,单次测量的标准偏差σ为:其中:iδ是测量值与测量真值之间的差值; n是测量次数。在相同条件下进行一系列相同幅度的重复测量,每个测量系列都有一个算术平均值,每个测量列的算术平均值也因不同的随机误差而存在,它们围绕着被测量的真实值有一个一定的色散,表示算术平均值的不可靠性,算术平均值x的标准偏差xσ用于表征相同测量的各个测量列的算术平均值的离差。

从上面的等式可以看出,在某些测量条件下,随着测量次数n的增加,算术平均值的标准偏差减小。如果测量次数是n=4,则xσ减少1次;当n=9时,xσ减少3倍,即有效控制随机误差,提高了测量精度。然而,当n增加到某个值(例如,20次)时,精度提高变慢。

1.2干扰检测数据的抗振计算方法

在实际检测中,光学元件由相移干涉仪测试。即使对于同一组测试数据,不同地下数据矩阵的维数通常也有一定的差异,因此直接采用检测数据的算术平均值。获得被测光学元件的真实面部数据变得难以实现。为了解决这个问题,采用了以下解决方案:

首先,读取干涉仪获得的原始表面数据;采用最小二乘法进行曲线拟合,消除表面形状检测数据中常数项和倾斜项的影响;然后使用最小二乘法来拟合圆,并使用圆孔。光学元件居中以确定坐标系的原点位置[6];图像恢复技术用于修复干涉仪采样过程中丢失的数据,然后在均匀坐标值下三次使用同一组测量数据中不同时间的测量数据。条形插值适合其数据;最后,将多个数据的算术平均值作为光学元件形状检测数据的最终检测数据[7]。

2实验和分析

在该实验中,使用图1中所示的测试数据来分析包含Φ1200mm孔径光学系统的大振动效应的一组测试数据。图2显示了测量组中四次测量的地形图。将数据拟合到四个表面数据,并将拟合数据统一在同一坐标节点上。形状数据作为其算术平均值。结果显示在图3的左图中。可以看出,图中数据的振动影响明显受到抑制。图3中的右图显示了测量组的表面形状,具有更好的测量结果。比较图3中的左图和右图,可以看出两者在表面形状上趋于一致,但仍然存在明显的差异。它们的均方根值也相对接近。比较图3,图4和图5中拟合数据的算术平均结果,可以看出,随着参与拟合的测量数据的增加,拟合数据的算术平均结果为与具有更好单次测量的数据相同。逐渐趋于一致,并且表面上的振动效应被削弱。同时,10次数据的算术平均结果与20次数据的算术平均结果没有太大差别。注意,当测量值增加到一定程度时,测量精度的提高开始变慢。3结论

通过设计求解多个测量值的算术平均值,得到待检光学元件形状检测数据真值的算法结构,为NC中表面形状检测数据的精确量化提供了一种新方案。加工。该方法计算简单,可以通过对光学元件的多个检测数据进行平均来消除随机误差的影响,对于更准确地建立处理过程的控制模型具有实际应用价值。

摘录自:中国计量与测量网络

[关键词]相移干涉仪,光学元件,奥克官方网站,北京世纪奥克

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