1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所光学技术中心中国科学院光学系统先进制造技术重点实验室, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
基于聚类全局优化算法提出了一种新的薄膜设计优化方法,它可以迭代地改变初始膜系结构,相比传统的局域优化技术,能够计算得更加全面、彻底.即使初始膜系和设计目标差距非常大,这种聚类全局优化方法依然能够优化出很好的结果,克服了传统局域优化方法的缺点.利用可见到红外宽波段增透膜的实例证实了聚类全局优化方法在处理薄膜设计问题上的能力与优势.
薄膜 膜系设计优化 聚类算法 全局优化算法
1 西安工业大学 陕西省薄膜与光学检测技术重点实验室, 西安 710032
2 Optical Bioimaging Lab, National University of Singapore Singapore 117574
为了提高大口径光学元件面形拼接检测准确度，减少传统子孔径拼接算法带来的误差传递和积累，并在原有全局优化拼接算法的基础上引入权重系数，使全口径内各相邻子孔径之间的重叠区域达到最优匹配，使拼接误差最小化.利用该优化算法对平面进行了多孔径拼接仿真模拟，在此基础上对150mm口径的平面镜进行了实验，并提出基于图像边缘轮廓特征提取的子孔径定位新方法，分析了影响拼接误差的因素.仿真和实验结果均证明了基于权重的全局优化拼接算法的有效性和可行性.
光学面形检测 子孔径拼接 全局优化算法 大口径光学元件 Optical surface shape test Subaperture stitching Global optimization algorithm Largeaperture optical components
广西民族师范学院 物理与信息技术系，广西 崇左 532200
基于蚁群优化方法提出新的数字图像散斑相关算法。该方法模仿了真实蚂蚁从其巢到食物找到最短路径的方式,通过对蚁群优化方法改进，减少迭代次数并改善解的质量。将新的数字图像散斑相关算法应用到计算机模拟的散斑图像和实验获得的散斑图像中，并与广泛使用的Newton-Raphson算法进行了比较。实验结果展示了新算法的精度、可行性和有效性。当 数量级为0.01像素，误差离散均方根小于0.002像素。
全局优化算法 数字图像/散斑相关法 蚁群优化算法。 global optimization algorithms digital image/speckle correlation (DISC) ant colony optimization
浙江大学,光电系现代光学仪器国家重点实验室,杭州,310027
利用遗传算法,将光学常量作为参量建立全局优化模型.通过遗传变异进行迭代计算从而优化解.它不但避免了接触式测量对样品的破坏,而且相对于其它算法简单清晰,在保证准确度的同时,具有良好的稳定性.实验结果与理想模型误差在1 nm以内,实际样品与台阶仪的测量结果误差控制在20 nm以内.
薄膜参量测量 遗传算法 非接触测量 全局优化算法
