HS波前传感器在大尺寸测量中的应用研究

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1、机械2006年第10期总第33卷检测57H-S波前传感器在大尺寸测量中的应用研究周国斌周肇飞尹博彪四川大学激光应用技术研究所四川成都610064摘要针对目前激光大尺寸测量系统中的空气扰动问题提出一种采用波前探测和图像恢复技术相结合的解决方法该方法采用Hartman-Shack波前探测器直接应用Zernike多项式来波前重构然后运用图像解卷积运算进行图像恢复以减小和消除测量激光束因大气扰动而产生的抖动变形从而提高测量精度关键词大尺寸测量Hartman-Shack波前探测器图像恢复技术Zernile多项式+中图分类号TH165.2文献标识码A文

2、章编号10060316200610005703StudyforapplicationofHartman-ShackwavefrontsensoronlargescalemeasurementZHOUGuo-bin,ZHOUZhao-fei,YINBo-biao(InstituteofAppliedLaser,SichuanUniversity,Chengdu610064,China)Abstract:Amethodusedwavefrontsensingandimagerestorationtechnologyispresentedtoso

3、lvetheproblemofairdisturbingonlargesizeobjectmeasurement.Inthesystem,Hartman-Shackwavefrontsensorisusedtosensethewavefrontoflaserbean,anduseZernikepolynomialtorestorationwavefront,andimagedeconvolutionfromwavefrontsensingisusedtorestoreimageofthelaserbean.Imagerestorationo

4、fthemeasurelaserbeancaneliminatetheairdisturbingonlargesizeobjectmeasurementandthustheprecisionofmeasurementcanbeimproved.Keywords:largesizeobjectmeasurement;Hartman-Shackwavefrontsensor;imagerestoration高精度大尺寸位置测量在航天航空重型机不是一个光滑的圆了光强中心已经发生偏移并械工业中具有重要地位但是由于技术因素长且不断发生变形抖动期以来一

5、直是一个未解决的难题20世纪80年代解决大尺寸激光测量中的大气扰动问题成了进随着光电技术和双频激光干涉技术的发展出现了一步提高测量精度的关键在传统的技术中自适一种由光电经纬仪和双频激光干涉仪组成的大尺应光学的波前修正系统从原理上可以解决这个问寸三坐标测量机这种测量仪器在大尺寸测量中可题但是这种系统造价较高体积庞大不适合通以达到毫米精度稍后出现了基于激光拍频测量的用的大尺寸测量仪器只有寻求一种成本低廉结无轨道大尺寸测量技术使设备进一步简化但是构简单波前修正系统才能彻底解决这个问题在精度上并没有太大改观20世纪90年代末四本文提出一种采用波前探

6、测和图像恢复技术相川大学激光应用研究所将双纵模稳频激光技术和小结合的波前修正系统它体积小结构简单成本波分析应用到无轨道大尺寸测量中使测量的节点低廉将该技术应用于大尺寸位置测量系统中可定位精度达到40m目前这项技术是国内大尺寸以减小和消除测量激光束因大气扰动而产生的变测量中精度最高的以现有的技术要想进一步提高形抖动从而提高大尺寸的测量精度精度已经很难造成这种技术瓶颈的主要因素是空气扰动因1系统结构为在大尺寸测量中用于测量的激光束在空气中传本波前修正系统硬件主要包括4部分1由播距离较远中途受到空气密度不均匀气体流动透镜组和光阑构成的前置光学抗干

7、扰部分2由等多方面的干扰致使激光束出现局部偏转散射Hartman-Shack波前探测器组成的波前探测部分等现象当激光照射到光敏器件上时其截面已经收稿日期2006062758检测机械2006年第10期总第33卷3由成像相机组成的原始图像采集部分4由示k=∞计算机系统组成的图像恢复处理部分ϕ(,)xy=⋅∑azxy(,)1kkk=1结构如图1所示canera式中a为Zernike系数z是第k项的ZernikeLens1lens2splitterkk多项式Laserbeamdiaphragmmzn=+2(1)R()cos(rmθ)m≠0evenk

8、nHartman-Shackwavefrontsensormzn=+2(1)R()sin(rmθ)m≠0oddknCPU0znR=+(1)()rm=0kn图1波前修正系统的结构图