复旦大学上海超精密光学制造工程技术研究中心，信息科学与工程学院，上海 200438
光学自由曲面是现代精密光学领域的重大变革，因其优异的光学、力学性能而有望进一步推进光学系统实现微型化、轻量化、集成化。随着光学自由曲面的面形复杂度不断提升，光学自由曲面的检测技术已成为制约其制造水平的关键因素。回顾了近年来光学自由曲面测量与误差评估的关键技术，包括点线式扫描、全口径光学测量方法以及面形误差评估方法，结合各种技术的优缺点，展望了该领域未来发展的新趋势，并介绍了一种结合多传感器实现共体自由曲面的测量及误差评估的新方法。
光学设计 光学自由曲面 精密测量 面形测量 误差评估 误差参数
Author Affiliations
Abstract
Shanghai Engineering Research Center of Ultra-precision Optical Manufacturing, School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai 200433, China
A key limitation in the observation of instruments used in operations and heart sutures during a procedure is the scattering and absorption during optical imaging in the presence of blood. Therefore, we propose a novel real-time fiber-optic infrared imaging system simultaneously capturing a flexible wide field of view (FOV) and large depth of field infrared image in real time. The assessment criteria for imaging quality of the objective and coupling lens have been optimized and evaluated. Furthermore, the feasibility of manufacturing and assembly has been demonstrated with tolerance sensitivity and the Monte Carlo analysis. The simulated results show that the optical system can achieve a large working distance of 8 to 25 mm, a wide FOV of 120°, and the relative illuminance is over 0.98 in the overall FOV. To achieve high imaging quality in the proposed system, the modulation transfer function is over 0.661 at 16.7 lp/mm for a short wavelength infrared camera sensor with a pixel size of 30 µm.
infrared imaging system imaging through blood wide-angle large depth of field optical design telecentric structure Chinese Optics Letters
2022, 20(1): 011201
1 复旦大学 光科学与工程系 上海超精密光学制造工程技术研究中心, 上海 200433
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 应用光学国家重点实验室, 吉林 长春 130033
提出了一种基于深度神经网络的提高材料去除模型精度的策略。提出一种具有特征选择能力的深度学习算法。在机器人抛光的材料去除率模型的基础上, 生成由材料去除率和相应的抛光参数组成的一系列仿真样本。深度学习算法学习了仿真样本和实际样本, 建立了深度学习模型。通过使用所提出的深度学习模型, 根据抛光参数, 估测测试样本的材料去除深度, 并计算估测了测试样本的材料去除深度与实际的测试样本的材料去除深度之间的误差。结果表明: 改进后的模型可以获得比传统模型更高的精度。
机器人抛光 材料去除 机器学习 深度神经网络 建模与仿真 robot polishing material removal machine learning deep neural networks modelling and simulation 红外与激光工程
2019, 48(3): 0317005
1 华南理工大学 发光材料与器件国家重点实验室, 广州 510640
2 复旦大学 信息科学与工程学院 上海超精密光学制造工程技术研究中心 上海 200433
3 广东金鉴检测科技有限公司, 广州 511300
4 华南师范大学 美术学院, 广州 510631
为了探究发光二极管(LED)封装胶对LED失效性的影响, 选取LED封装硅胶失效案例进行了失效性分析.利用傅里叶转换红外光谱分析和气相色谱质谱联用仪对失效样品进行成分分析, 根据分析结果总结样品的失效机理.分析结果表明: LED灯珠封装气密性检测过程中材料的化学不兼容性导致封装胶失效, LED灯珠气密性变差, 进而影响到光、电、热、机械结构、材料特性等, LED可靠性降低.在LED生产制造过程中, 需要避免材料的不兼容性, 增加LED的可靠性.
封装硅胶 可靠性 失效 不兼容性 气密性 LED LED Silicone package Reliability Failure Incompatibility Gas tightness
哈尔滨工业大学,深圳研究生院,广东,深圳,518055
研究了光学自由曲面轮廓误差评定中被测曲面和设计曲面的匹配方法.在曲面中心重合和近似法矢重合的基础上,提出了五点预定位法,即先定义曲面中心,然后利用搜索的方法得到相互间距离最大的4个角点,通过这5个点的匹配实现曲面的预定位.在精调整中,提出了二次优化方法,即综合运用最小二乘法和最小条件原则进行曲面的高精度匹配,并进行了仿真实验.实验结果表明,匹配精度可达纳米级.最后通过一个非球面实测实验,证明了算法的有效性.
光学自由曲面 曲面匹配 五点预定位 二次优化
