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基于卷积神经网络的高精度分块镜共相检测方法
文献摘要：
为获得与单口径望远镜相当的空间分辨率,使成像系统成像质量达到或接近衍射极限,拼接主镜式望远镜的分块子镜应确保实现共相位拼接,本文针对拼接主镜式望远镜高精度平移(piston)误差检测问题,提出了一种基于卷积神经网络的高精度平移误差检测方法.通过在成像系统的出瞳面上设置具有离散孔的光阑,构建了对平移误差极为敏感的点扩散函数图像数据集,根据此数据集的特点搭建了具有高性能的网络模型,并测试得到网络的最佳检测范围.仿真结果表明,在略小于一个波长的捕获范围内,单个网络能够准确地输出一个或多个分块子镜的平移误差;应用于六子镜成像系统时,平移误差检测精度达0.0013l RMS(root mean square),并且方法对残余倾斜(tip-tilt)误差、波前像差、CCD噪声、光源带宽具有良好的鲁棒性.该方法简单快速,可广泛应用于分块镜系统的平移误差检测.
文献关键词：
分块镜;平移误差;卷积神经网络;点扩散函数
中图分类号：
作者姓名：
赵伟瑞;王浩;张璐;赵跃进;褚春艳
作者机构：
北京理工大学光电学院,北京 100081;精密光电测试仪器及技术北京市重点实验室,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]赵伟瑞;王浩;张璐;赵跃进;褚春艳-.基于卷积神经网络的高精度分块镜共相检测方法)[J].物理学报,2022(16):142-151
A类：
分块镜,0013l
B类：
共相检测,单口,口径,望远镜,空间分辨率,成像系统,成像质量,衍射极限,拼接,piston,误差检测,检测问题,平移误差,光阑,点扩散函数,函数图像,图像数据集,试得,检测范围,检测精度,RMS,root,mean,square,tip,tilt,波前像差,CCD,光源
AB值：
0.292284
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