5、MEMS测量中的光学轮廓技术

MEMS测量中的光学轮廓技术

1. 引言

在微系统及其组件的测量领域,已经发展出了多种方法。其中,白光干涉测量法、共聚焦显微镜技术和条纹投影技术是比较成熟的技术。白光干涉测量法和共聚焦显微镜技术结合了大测量范围和高垂直分辨率的优点,而条纹投影技术虽然灵敏度较低,但测量速度更快,对于不需要极高垂直分辨率的中大型物体具有优势。本文将重点介绍共聚焦显微镜技术和深度扫描条纹投影(DSFP)系统。

2. 共聚焦显微镜原理

2.1 共聚焦点传感器

共聚焦测量原理由M. Minsky在1957年发明,并于1961年获得专利。其发明目的是在生物样本测量中最小化杂散光。在共聚焦显微镜中,物体是逐点进行照明和检测的。

2.1.1 透射式共聚焦传感器

透射式共聚焦传感器的设置如图所示,点光源成像到物体上,物体点再成像到点探测器上,这通过针孔和光电二极管实现。照明和检测在三个维度上的调整至关重要,两者必须同轴,并在横向和轴向上对准同一点。测量点附近的物体点成像在针孔旁边,针孔会阻挡光线。沿公共光轴的点产生的大部分杂散光也会被阻挡,因为这些点的图像在点探测器上是散焦的,散焦图像比点探测器大,所以大部分光线无法到达探测器。在调整好的系统中,阻挡散焦光会产生很强的深度辨别能力。

2.1.2 反射式共聚焦传感器

反射式共聚焦传感器可用于测量反射表面。在这种情况下,照明和检测使用相同的成像光学元件,因此系统会自动相对于光轴进行调整。同样,点光源成像到物体表面,该点再成像到点探测器上,使用分束器分离照明和检测的光线。由于向侧面反射的光线不会再次击中透镜,共聚焦强度信号的幅度会根据物体地形的局部梯度而变

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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