增大夏克-哈特曼波前传感器动态测量范围的方法

为了使夏克-哈特曼波前传感器(HS)在具有高灵敏的同时又能获得大的动态测量范围,介绍了一种能够增大HS动态测试范围的软件处理方法-外推法。在运用外推法时,首先需要找出任意子孔径(A)对应的焦斑位置作为起始点,然后利用外推法得到与A相邻的子孔径(B)内的焦斑位置,再以B内的焦斑位置作为起始点外推得到与B相邻的其它子孔径内的焦斑位置,依次类推,直至把所有子孔径内的焦斑全部找到。文中利用实验对外推法的可行性和实用性进行了验证,结果表明,在超出HS动态测量范围2倍的情况下,利用外推法可以完美地复原波面,基本解决了HS的动态测量范围和灵敏度相互矛盾的问题。

利用标记分水岭法实现夏克-哈特曼波前传感器质心探测

由于光斑质心探测精度直接影响夏克-哈特曼波前传感器的波前探测精度,本文提出基于标记分水岭法来确定阵列光斑质心探测窗口。首先,对采集到的夏克-哈特曼阵列光斑图像进行平滑并求出其梯度图像;然后,利用大津(OTSU)阈值法在求出的梯度图像上进行目标标记,最后在标记过的梯度图像上进行分水岭分割,确定出每个光斑的探测窗口。由于该方法确定的质心探测窗口是对光斑实际大小进行匹配,故有效地抑制了噪声对质心探测的影响。实验结果表明:利用该方法确定光斑探测窗口所计算的质心精确度和稳定性均比传统的在子透镜窗口中计算光斑质心的方法要高。统计多幅图像计算得到的窗口质心标准差的平均值为0.010 9,比传统法计算出的平均值0.073 4提高了6倍,满足哈特曼波前传感器对光斑质心计算稳定性和精确度的要求。

稀疏表示的夏克-哈特曼波前传感器信号提取

由于背景噪声及探测器噪声的存在,夏克-哈特曼波前传感器质心探测误差较大,本文提出了一种在稀疏域去除背景噪声及探测器噪声的方法。首先采用二维高斯模型生成光斑信号样本图像,构造超完备目标字典,依次对测试图像分块计算其在超完备字典中的表示系数,利用噪声、背景和目标表示系数的不同,通过认为设定阈值来判别该图像块是否为光斑信号。结果表明,本文处理方法能够较好的提取出光斑信号,且与减阈值算法相比,其处理后质心偏差、RMS及PV值都较小。

夏克-哈特曼波前传感器光斑自动精确定位

为了在提高夏克-哈特曼波前探测精度的同时扩大波前测量的动态范围,提出一种基于高斯模板匹配选取光斑质心探测窗口的方法。根据传感器的参数确定模板尺寸,利用N维空间正态分布方程生成高斯模板,进行模板与图像匹配,根据模板与匹配子图的相似度确定光斑质心探测窗口。通过对仿真和实际采样阵列光斑图像的实验,验证了该方法的可行性,相对于投影法探测质心的标准差降低65.6%,波前重构误差减小48.5%,能够实现夏克-哈特曼波前传感器光斑的自动精确定位,提高其波前探测精度的同时扩大波前测量的动态范围。

哈特曼-夏克波前传感器高精度球面波标定方法研究

为解决哈特曼-夏克波前传感器传统标定方法存在的测量精度低、稳定性不足等问题,提出了一种基于球面波的哈特曼-夏克波前传感器高精度绝对标定方法。通过理论推导获取了球面波的高精度标定方法,结合搭建的球面波标定实验装置,对子孔径数为128×128的哈特曼-夏克波前传感器完成高精度标定。该方法计算得到了哈特曼-夏克波前传感器结构参数f,w以及L_(0)的精确值。对标定后的哈特曼-夏克波前传感器的测量精度进行测试,实验结果表明,经本文方法标定后的哈特曼-夏克波前传感器的波前复原精度达到了PV=1.376×10^(-2)λ,RMS=4×10^(-3)λ(λ=625 nm),重复性精度为PV=3.2×10^(-3)λ,RMS=9.76×10^(-4)λ(λ=625 nm)。该方法可以为大口径的SHWFS完成高精度标定,提升测量精度。

增大夏克-哈特曼波前传感器动态范围的算法研究

为了保证夏克-哈特曼波前传感器具有高灵敏度的同时又具有较大的动态范围,提出了一种能够有效增大传感器动态范围的数据处理方法光斑归位法。该方法使不规则的光斑回归到各自原来的位置,形成一个规则的光斑阵列,找到光斑阵列中某个光斑与微透镜的匹配关系,进而找到所有的光斑与微透镜的匹配关系。该方法的优点在于光斑不需要被限制在子孔径内且在不增加硬件等其他辅助条件下能够有效地增大夏克-哈特曼波前传感器的动态范围。实验验证了光斑归位法的正确性和可行性,结果表明,光斑归位法是正确的且采用该方法的动态范围比传统算法的动态范围提高了25倍以上。

提高夏克-哈特曼波前传感器光斑质心的定位精度

提出了一种提高夏克-哈特曼波前传感器光斑质心的定位精度算法,分析了光斑质心的探测误差,采用与光斑尺寸匹配的探测窗口及插值法提高了图像的分辨率,并使用二阶矩算法计算了质心位置。采用该算法对含有噪声的光斑图进行图像处理与计算,并给出了待测件的波前重构示意图。结果表明,相对于传统算法,该算法将质心的探测精度提高了约0.8倍。

环境温度变化对夏克-哈特曼波前传感器测量精度影响分析

环境温度变化是影响夏克一哈特曼波前传感器（SHWS）测量精度的重要因素之一。采用Zemax软件热分析功能，分析了环境温度变化引起的微透镜阵列（MLA）变形及折射率变化、MLA和电荷耦合器件（CCD）间距变化以及球面波点源与SHWS间距变化对SHWS测量精度的影响。分析计算得出，环境温度变化引起的MLA和CCD间距变化是影响SHWS测量精度的主要因素，环境温度在21～24℃内每增加1℃，给测量结果带来的误差[均方根（RMS）]约为0．52nm。通过单模光纤衍射产生近于理想的球面波对SHWS测量精度进行实验验证，实验结果和仿真分析结果基本一致。

部分子孔径缺光对夏克-哈特曼波前传感器波前复原的影响

对比研究缺光子孔径斜率置零复原法和缺光子孔径去除复原法的波前复原误差。首先研究了单子孔径缺光的情况,分析表明:缺光子孔径斜率置零法的波前复原误差呈现随子孔径中心相对全口径中心的半径的增大而增大的规律,即孔径中心部分的缺光子孔径的复原误差小,孔径边沿缺光子孔径的复原误差大;而缺光子孔径去除法的波前复原误差在孔径上分布比较均匀并且较小。缺光的子孔径数目增加后,波前复原误差也随之增加。对比研究了多子孔径缺光的情况,结果表明缺光子孔径去除复原法虽然计算量大,但波前复原误差要小得多。

一种扩大夏克-哈特曼波前传感器动态范围的迭代外推法

夏克-哈特曼波前传感器(SHWS)通常要求每个子透镜的对应光斑必须在其相应的子孔径范围内,以方便确认光斑与子孔径间的对应关系。提出了一种基于软件的识别方法即迭代外推法,可以在光斑跑出其对应子孔径范围时,仍能确认每一个光斑对应的子孔径,使SHWS具有更大的动态范围。该方法首先找到一个可排序的3×3光斑阵列,并建立关于光斑质心坐标与其行列序号间关系的多项式函数,以预估和搜索相邻光斑;然后利用已搜索光斑区边缘处的3×3光斑阵列,继续向外搜索,直到找到所有光斑,完成所有光斑的行列排序;最后通过调整光斑行列序号的整体偏移,确认光斑与子孔径间的对应关系。仿真研究了该迭代外推法的性能,并通过实验进一步验证了该方法的实用性。

夏克-哈特曼波前传感器数字仿真平台的设计和验证

夏克-哈特曼波前传感器是自适应光学系统的重要组成部分,其检测精度直接影响着整个系统的性能。数值模拟技术具有成本低、易于实现等优点,因此,采用数值模拟技术建立了夏克-哈特曼波前传感器的仿真平台,并对其进行了测试。测试结果表明,该仿真平台能很好地表征湍流相位的统计特征,并根据自适应光学系统的工作环境优选光斑定位算法及参数,同时处理特殊情况(如子孔径缺光),以保证波前复原的准确性。此外,该仿真平台可以分析不同畸变波前和噪声水平下的光斑定位误差和波前复原误差,为进一步研究和优化自适应光学系统参数以及提高整个系统的检测精度和性能提供了一个非常有用的工具。

计算扩展目标夏克-哈特曼波前传感器子图像偏移量的相关函数质心法研究

扩展目标夏克-哈特曼波前传感器子图像之间偏移量的计算是影响波前传感精度的关键,通常采用相关算法来实现,并通过抛物线插值等方法来达到亚像元精度。子图像相对偏移量的计算也可以采用计算相关函数质心的方法来实现,其主要步骤是先计算子图像间的相关函数,在此基础上计算相关函数的质心,达到亚像元精度。通过仿真研究表明这种算法的精度与进行相关运算时的图像大小、计算质心时的相关函数窗口大小以及相关函数阈值的设定有关;同时,图像的信噪比也会影响算法的精度。研究表明,图像的信噪比小于1时,质心算法的计算误差相对较大;当图像的信噪比高于2时,相关函数质心算法的误差大约是抛物线插值法误差的一半。实验结果与仿真结果也基本吻合。

基于液晶电控可调夏克-哈特曼波前传感器的研究

提出使用128×128元液晶微透镜阵列取代传统固定焦距的微透镜阵列，实现了一种可电控自适应调节的夏克哈特曼波前传感器。该传感器克服了传统波前传感器无法兼顾测量范围与测量精度的缺点，可工作在大测量范围/短焦距与高测量精度/长焦距两种模式下，并可自由切换。通过实验测量，该波前传感器调至短焦距工作模式时其焦距调谐范围为86~400 μm，调至长焦距工作模式时其调制传递函数在0.46以上。并通过对焦点落于CCD有效区域外的极端情况进行实验验证，表明该波前传感器具有一定电控自适应调节能力，在自适应光学系统中具有较大的应用潜力。

相关哈特曼-夏克波前传感器波前重构新方法

对相关哈特曼-夏克波前传感器的波前重构方法进行了研究,提出了一种基于相邻子图像间相对平移量的波前重构新方法。与常用的基于单一参考子图像的波前重构方法相比,新方法的动态范围有了很大提高。在8×8去4角的子孔径划分下,测量离焦波面时,新方法的动态范围可提高约16倍,子孔径数目越多,动态范围提高的倍数也越高。精度分析表明,两种波前重构方法在8×8去4角的子孔径划分下精度相近,在子孔径数目更多时,相邻子图像处理法的波前重构精度低于单一参考子图像法。

基于斜入射自准法哈特曼-夏克波前传感器测量数据分析

为了验证哈特曼-夏克波前传感器在光线斜入射到被测物体表面时所测数据的可靠性,本文采用变形镜模拟激光镜面热畸变,使变形镜在不同的驱动电压下产生相应的形变,用哈特曼-夏克波前传感器作为测量仪器,分别以垂直入射法和斜入射法测量了变形镜在各驱动电压下的形变数据。对比两种方法测得的波前像差峰谷值(PV值)数据发现,斜入射法测得的数据小于垂直入射法测得的真实数据,两者之间的相对偏差随形变量的增大而增大,且与入射角密切有关,随着入射角的增大,相对偏差明显增大。若将斜入射法测得的数据除以入射角的余弦对数据进行修正,结果与真实数据吻合很好,波前像差PV值最大相对偏差不到2%。

扩展目标夏克-哈特曼波前传感器的频域迭代算法研究

扩展目标夏克-哈特曼波前传感器(SH-WFS)子图像之间偏移量的计算是影响波前传感精度的关键,通常采用相关算法来实现,并通过抛物线插值达到亚像元精度。子图像间的相对偏移量计算也可采用频域相移量估算的方法进行计算,频域算法还可通过迭代进一步提高算法精度。对频域迭代算法进行了理论分析、仿真和实验研究,结果表明,频域迭代算法在信噪比高于4…1时,具有比抛物线插值法更高的计算精度;在信噪比较低时,与抛物线插值法精度相近。

用夏克-哈特曼探测器测量人眼波前像差

为了精确测量人眼的高低阶像差,设计并搭建了一套人眼波前像差精确测量光学系统。该系统采用夏克-哈特曼波前探测器进行波前探测,可以在不同瞳孔、不同视场和不同调焦状态下精确测量人眼的波前像差。用ZEMAX软件对系统进行模拟分析,验证了该系统的探测精度,讨论了系统的调焦性能。用该系统实验分析了人眼各阶像差的分布情况、瞳孔大小和调焦状态对人眼波前像差的影响,以及人眼波前像差的时间和空间变化特性(变化频率约3 Hz,等晕角约为1.5°)。结果表明,该系统精度高(PV<1/20λ),操作方便,是人眼波像差的研究和个性化角膜手术的有力工具。

哈特曼波前传感器的自动孔径搜索与匹配方法

为了使夏克-哈特曼波前传感器(SHWFS)能保证精度的同时又能获得更大的动态范围,介绍了一种用于SHWFS的自动子孔径搜索与匹配算法。该方法在实施时,先根据待测量图像计算背景阈值,然后以减阈值后的图像中心位置的一个光斑为参考光斑的参考中心,按图像的横、纵方向依次搜索其它光斑点,接着将搜索的结果拼接起来得到所有孔径的分布,最后根据两幅图像得到的各自的子孔径分布按横、纵方向平移进行配准,以达到最优的匹配结果。文中利用实验对本论文提出的方法进行了验证。结果表明,本文提出的方法能够实现SHWFS的子孔径搜索与匹配,提高哈特曼的动态范围。

基于GPU的快速夏克-哈特曼波前重构方法研究

在夏克-哈特曼波前重构方法中,为了提高波前重构的速度,解决实时性差的问题,提出了一种基于GPU的快速夏克-哈特曼波前重构方法:将Zernike模式波前重构算法中Zernike多项式系数和波前数据的矩阵求解部分按照棋盘式和带状式分解并行化,根据不同的分解并行模式调度线程块及线程块中的线程数,转存数据到共享内存提高数据访问效率,优化数据存储结构提高全局存储器访问带宽,多个线程并发执行,快速重构波前。实验表明:基于GPU的快速算法相比传统CPU方式具有明显加速效果,当波前插值分辨率为2048*2048时,速度甚至提高了206倍;在加速的同时仍可保持原有算法的高准确度,为高精度、高分辨率的波前重构提供了快速、实时的计算方法。

基于哈特曼-夏克波前测量原理的焦距测量

本文从哈特曼-夏克波前测量原理出发,提出了基于波前测量的透镜焦距测量方法;得到了使用这一方法测量焦距的计算公式.使用633 nm和780 nm两种波长的半导体准直激光器作为光源,测量了三片双合透镜的焦距,结果表明,633 nm光源下测量得到的波长与透镜的设计焦距值相吻合,能够正确测量透镜焦距;而780 nm光源的测量结果显示出较大的相对测量偏差,但可用于评估透镜的剩余球差、色差以及制造公差.