14、激光扫描光学系统的设计与优化

激光扫描光学系统设计与优化

激光扫描光学系统的设计与优化

在激光扫描系统中,光学系统的设计至关重要,它直接影响着扫描的精度、图像质量等多个方面。本文将深入探讨激光扫描光学系统中的一些关键问题,包括线性误差校正、一阶和三阶像差的考虑等。

1. F - θ线性误差校正

在激光扫描中,F - θ条件要求扫描角度与扫描位置呈线性关系。为了实现这一条件,需要对线性误差进行校正。

可以通过校准焦距以及平衡三阶和五阶畸变来最小化F - θ线性误差。对于给定的畸变轮廓,通过缩放定义数据速率时使用的F值,可以平衡扫描图像上与理想F - θ高度的正负偏差,使正负偏差最小化。这种缩放数据速率的方法实际上是对图像平面上写入的像素空间频率进行缩放。将线性偏差最小化的焦距称为校准焦距。

当视场角达到30°时,残余的线性偏差可能仍然过大,无法满足许多应用的需求。此时,可以通过平衡负三阶畸变和正五阶畸变来进一步减小偏差。不过,这种高阶校正不能过度进行,因为在扫描结束时,光斑的速度会开始快速变化,可能导致曝光或像素放置出现不可接受的变化,还可能使光斑轮廓变形,将圆形光斑变成椭圆形,从而改变扫描线末端的分辨率或空间频率。

线性度规格通常表示为百分比误差(光斑位置误差除以所需图像高度)。例如,常见的规格要求F - θ误差必须小于0.1%,这意味着在扫描线中心附近的偏差必须越来越小。但对于扫描中心附近的点,规定如此小的误差是不合理的,更合适的规格应该规定扫描速度的变化率以及与理想情况的允许偏差。

2. 一阶和三阶考虑
2.1 一阶布局

扫描仪的光学系统应具有经过深思熟虑的一阶布局,即在进行任何像差校正之前,先确定透镜的焦距和位置。大多数光学

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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