大气湍流下光学平面面形的估计

针对大气湍流环境下光学元件平面面形PV值测量这一问题。首先建立了一种大气湍流下斐索干涉仪的模型,通过该模型得到1000张干涉条纹图像;然后提出了一种基于卷积神经网络估算PV值的方法,将干涉条纹图像作为卷积神经网络的输入,利用卷积神经网络提取图像的特征信息,得到PV值;最后将得到的结果与ASTM计算得到的结果、相位解包裹得到的结果以及BP神经网络得到的结果进行对比,发现利用卷积神经网络的方法偏差为2.25×10^(-4)λ,较ASTM、相位解包裹以及BP神经网络得到的结果偏差更小。实验结果表明此方法具有抗干扰性强、精度高、运算快的优点,是一种有效的抗大气湍流影响的光学检测方法。