概括
本研究介绍了一种使用支向量回归 (SVR) 模型的自动化方法,用于设计易于组装的离轴三镜成像系统. 该方法确保系统能够有效地满足光学设计和组装要求.
科学领域:
- 光学工程是指光学工程.
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 离轴反射成像系统带来了组装方面的挑战.
- 目前的设计方法缺乏易于组装的通用性.
研究的目的:
- 为易于组装的离轴三镜成像系统提出自动生成方法.
- 开发一种可通用的设计过程,克服现有方法的局限性.
主要方法:
- 构建一个新的光学系统参数的几次拍摄数据集,满足组装和设计约束.
- 使用此数据集进行支持向量回归 (SVR) 模型的训练,用于自动生成参数.
- 用瓦塞尔曼-沃尔夫 (W-W) 方法精制预测的镜面参数,以创建自由形表面.
主要成果:
- 该SVR模型快速可靠地为离轴三镜成像系统生成参数组合.
- 该方法成功地将设计要求与组装约束相结合.
- 自由形状表面是从预测的镜子参数创建的.
结论:
- 拟议的自动化方法为设计集成的离轴三镜成像系统提供了一种简单的方法.
- 这种技术提高了易于组装的设计流程的通用性.
- 这项研究表明,在光学系统设计中有效地应用了几次射击学习原则.
