基于神经网络的光学系统误差元件的最优位错角预测方法

本发明涉及光学系统装调技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的光学系统误差元件的最优位错角预测方法。包括：根据具体需求确定光学系统的结构参数；实际搭建光学系统并进行装调；装调完成后，记录所有光学元件的包含各个光学元件的相对坐标系的角度的表面误差数据；测量并记录光学系统成像性能指标参数；改变相对坐标系的角度，重复上述步骤，得到光学元件的表面误差数据与光学系统性能指标参数数据集，输入模块化神经网络进行训练，得到预测模型；根据装调任务的要求，获取光学元件的表面误差数据，将光学元件的表面误差数据以及光学系统性能指标输入到预测模型中，得到光学元件最优位错角。优点在于计算耗时少、缩减现场装调时间。