基于图到图神经网络非球面测量回程误差去除方法及装置

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基于图到图神经网络非球面测量回程误差去除方法及装置
申请号:CN202411653979
申请日期:2024-11-19
公开号:CN119533328B
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
基于图到图神经网络非球面测量回程误差去除方法及装置,包括:搭建虚拟干涉系统、制作图到图回程误差剔除数据集、搭建图到图神经网络模型、训练图到图神经网络模型、求解实际非球面面形误差。本发明利用计算机模拟非零位补偿法的光学系统并生成数据集,完成图到图神经网络的训练,方便快捷,对于一组实际光学系统的干涉波前数据,无需任何先验知识及预处理即可消除回程误差,具有良好的普适性;使用图生图神经网络进行回程误差的剔除,保留干涉波前图和被测非球面面形分布中的高频信息,检测精度更高;在求解中,本身不存在固有的系统误差且求解精度不依赖系统的建模精度,避免复杂的装调和校准过程,实现快速且高精度的非球面面形误差测量。
技术关键词
非球面 面形误差 神经网络模型 干涉系统 消除回程误差 干涉仪 图像生成网络 仿真软件 光学系统 生成数据集 依赖系统 多项式 系统误差 分辨率 模块 精度