反射式激光共焦曲率半径测量方法与装置

    公开(公告)号:CN105806237B

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201610307760.6

    申请日:2016-05-11

    Abstract: 本发明属于光学精密测量技术领域,涉及一种反射式激光共焦曲率半径测量方法与装置。该方法利用激光共焦光强响应曲线峰值点与会聚点精确对应这一特性,移动被测镜对物镜焦点及其后表面顶点进行聚焦测量获得被测镜位置差值L1,再移动反射镜对物镜焦点及其后表面顶点进行聚焦测量获得反射镜位置差值L2,利用测得的被测镜位置差值L1和反射镜位置差值L2求得被测镜曲率半径值,实现曲率半径高精度测量。与已有的测量方法相比,本方法不仅能实现凹面镜曲率半径测量,还能用于凸面镜曲率半径测量,具有测量精度高、测量光路短和抗环境干扰能力强等优点。

    多次反射式激光共焦长焦距测量方法与装置

    公开(公告)号:CN105181298B

    公开(公告)日:2018-02-06

    申请号:CN201510240568.5

    申请日:2015-05-13

    Abstract: 本发明属于光学精密测量技术领域,涉及一种多次反射式激光共焦长焦距测量方法与装置。该方法通过在被测镜后引入平行平晶和反射镜对聚焦光束进行多次反射,利用激光共焦光强响应曲线最大值点与会聚点精确对应这一特性,对多次折返后不同反射次数的会聚点进行高精度定焦,再由测长干涉仪精确测得反射镜位置信息,继而实现长焦距高精度测量。本发明提出的共焦定焦原理与多次反射式折返原理相结合的方法,极大程度压缩了测量光路,大幅缩短了测量距离,简化了测量光路,从而减少了仪器结构,抗高了抗环境干扰能力,可用于长焦距透镜或光学系统焦距的高精度测量。

    反射式激光共焦曲率半径测量方法与装置

    公开(公告)号:CN105806237A

    公开(公告)日:2016-07-27

    申请号:CN201610307760.6

    申请日:2016-05-11

    CPC classification number: G01B11/08

    Abstract: 本发明属于光学精密测量技术领域,涉及一种反射式激光共焦曲率半径测量方法与装置。该方法利用激光共焦光强响应曲线峰值点与会聚点精确对应这一特性,移动被测镜对物镜焦点及其后表面顶点进行聚焦测量获得被测镜位置差值L1,再移动反射镜对物镜焦点及其后表面顶点进行聚焦测量获得反射镜位置差值L2,利用测得的被测镜位置差值L1和反射镜位置差值L2求得被测镜曲率半径值,实现曲率半径高精度测量。与已有的测量方法相比,本方法不仅能实现凹面镜曲率半径测量,还能用于凸面镜曲率半径测量,具有测量精度高、测量光路短和抗环境干扰能力强等优点。

    多次反射式激光共焦长焦距测量方法与装置

    公开(公告)号:CN105181298A

    公开(公告)日:2015-12-23

    申请号:CN201510240568.5

    申请日:2015-05-13

    Abstract: 本发明属于光学精密测量技术领域,涉及一种多次反射式激光共焦长焦距测量方法与装置。该方法通过在被测镜后引入平行平晶和反射镜对聚焦光束进行多次反射,利用激光共焦光强响应曲线最大值点与会聚点精确对应这一特性,对多次折返后不同反射次数的会聚点进行高精度定焦,再由测长干涉仪精确测得反射镜位置信息,继而实现长焦距高精度测量。本发明提出的共焦定焦原理与多次反射式折返原理相结合的方法,极大程度压缩了测量光路,大幅缩短了测量距离,简化了测量光路,从而减少了仪器结构,抗高了抗环境干扰能力,可用于长焦距透镜或光学系统焦距的高精度测量。

    反射式共焦透镜焦距测量方法

    公开(公告)号:CN102589851A

    公开(公告)日:2012-07-18

    申请号:CN201210011839.6

    申请日:2012-01-16

    Abstract: 本发明属于光学精密测量技术领域,涉及一种反射式共焦透镜焦距测量方法。该方法通过共焦测量方法配合平面反射镜精确定位透镜表面顶点和焦点位置,进而测得透镜顶焦距及焦距。本发明首次提出通过共焦响应曲线最大值点对应被测透镜焦点和表面顶点特性实现精确定焦,将共焦测量技术扩展到透镜焦距测量领域,具有测量精度高、光路简单、抗环境干扰能力强等优点,可用于透镜焦距的高精度检测。

    一种图网络构建方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116910311A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310781652.2

    申请日:2023-06-29

    Abstract: 本申请实施例提供了一种图网络构建方法、装置、电子设备和存储介质。通过获取原始数据后,采用自适应加权非负低秩稀疏公式对原始数据构建图网络,并求解自适应加权非负低秩稀疏公式中的各个变量参数。根据各变量参数和预设的损失函数,确定变量参数中的亲和矩阵是否满足迭代条件,并在亲和矩阵不满足迭代条件的情况下,再次求解自适应加权非负低秩稀疏公式中的各个变量参数,直至亲和矩阵满足迭代条件。根据满足迭代条件的亲和矩阵,构建原始数据对应的目标图网络。自适应权重矩阵是根据原始数据中的噪声特征和冗余数据对自身的各个元素迭代修正,以自动调整对噪声特征的权重,降低噪声特征对原始数据中重要特征的影响,构建更鲁棒的图网络。

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