激光测距仪用非球面准直透镜优化设计

针对激光测距仪使用的650 nm激光二极管光源的远场发散角特点,结合非球面光学设计理论,使用ZEMAX软件模拟计算了非球面透镜准直系统成像像差并进行了最优化,设计出非球面准直整形系统,给出了系统数据、点列图、横向像差特性曲线和光程差仿真图。给出了一种采用非球面透镜准直系统对激光二极管的发散角进行压缩准直的设计。由计算结果可知,准直整形后的最大发散角压缩为0.199 9 mrad,相应的光斑更均匀,能量利用率提高。给出的光学系统结构简单、制作方便、具有很好的球差校正能力、成像精度高且使用方便。     

高斯光束整形非球面透镜的粒子群优化设计方法

提出了一种设计激光光束整形系统的新方法粒子群优化算法。根据能量守恒定律,推导出光束整形系统中任意光线与入射面和出射面交点坐标之间的变换关系,并把用此变换关系得到的光线与出射面的交点坐标作为目标值。把追迹光线在输出面上的交点坐标与目标值差的绝对值作为光束整形系统的能量分布变换评价函数,把出射光线方向矢量的y分量绝对值作为准直评价函数,并将能量分布变换评价函数与准直评价函数的和作为光束整形变换系统的总评价函数,依此函数作为粒子群算法中的适应度函数,对适应度函数进行极小值操作,便可得到了一个既能把光强高斯分布转换为光强均匀分布,又能近似实现光束重新准直的非球面整形透镜系统。用这种方法设计了一个单非球面凹平透镜,可以把光强高斯分布、光斑半径30 mm的红光激光光束整形为光强均匀分布、光斑半径为36 mm的平顶光束,且准直出射。证明这种设计方法简单有效。     

基于ZEMAX的半导体激光器非球面准直透镜设计

为了解决半导体激光器出射光束发散角大的问题,根据几何光学原理,分别针对半导体激光器弧矢和子午方向的不同发散角度建立数学模型,设计出了在两个相互垂直的方向上具有不同非球面面型的非球面透镜,并在ZEMAX光学设计软件中进行了仿真。经非球面准直透镜准直之后,半导体激光器快慢轴方向的发散角分别从35°和7.5°压缩到了1.8 mrad和0.84 mrad,在距离光源10 m处接收面上的总光功率为0.497 W,光能利用率高达99.4%。结果表明,在相互垂直的方向上具有不同面型的非球面准直透镜对半导体激光器的准直具有良好的效果。     

单个非球面扩束透镜的设计

为设计单个非球面扩束(缩束)透镜,由光线折射定律矢量形式和对非球面折射特性的理论分析,提出了一种设计单个非球面扩束(缩束)透镜的新方法全面学习策略的粒子群算法,并用此方法设计出了线度小于170 mm缩束14.16倍的单个非球面缩束透镜,用光线追迹方法模拟了缩束或扩束过程。模拟结果表明,单个非球面透镜可以起到缩束或者扩束作用,全面学习策略的粒子群算法可用于非球面缩束透镜的设计。单个非球面透镜作为扩束镜使扩束系统结构大大简化,大大提高了出射光斑的均匀性。     

激光二极管准直中非球面透镜的应用

激光二极管(LD)准直打线的过程中,影响线宽的主要因素主要有:准直透镜的像差、焦距以及准直透镜后面柱面镜的曲率半径。主要分析了准直透镜对LD准直打线性能的影响。首先用Zemax软件模拟了非球面透镜和球面透镜组在LD准直打线的性能;并用高斯光传播公式在不考虑像差的情况下推导出线宽和透镜焦距的关系;最后对9款不同焦距的LightPath非球面透镜进行了LD准直打线的实验。实验结果表明与计算结果基本相符,并且在小像差系统中线宽与准直透镜的焦距成反比关系。     

用超精模压成型法制造快轴准直非球面微透镜

采用超精密模压成型技术能生产出二极管激光器准直用的高质量微透镜.这一技术对激光器和微透镜在汽车和消费应用市场提供了技术支持.     

单个椭球面扩束透镜的设计研究

为了设计单个椭球面缩束(扩束)透镜,采用全面学习策略的粒子群算法作为设计方法,依据光线折射定律矢量形式所表征的椭球面折射特性进行了理论分析,得到了用全面学习策略的粒子群优化算法设计单个椭球面缩束(扩束)透镜的适应度数据公式,设计出了线度小于170mm缩束14.16倍的单个椭球面缩束透镜,并用光线追迹方法模拟了缩束或扩束过程。结果表明,单个椭球面透镜可以起到缩束或者扩束作用,全面学习策略的粒子群算法可用于椭球面缩束透镜的设计。这一结果对于简化扩(缩)束系统结构、设计出适应于不同要求的单个扩(缩)束透镜是有帮助的。     

透镜成像反学习策略在粒子群算法中的应用

在PSO中引入反向学习策略（Opposite-Based Learning）可使粒子在搜寻过程中总能找到当前解的反向位置,增加了接近全局最优解的机会.然而,OBL仅在演化初期作用显著,在演化后期则需通过变异等手段来提高其“开发”能力.针对该问题,基于透镜成像原理,引入缩放因子和搜索半径两个可调参数进一步平衡了算法的“探索”和“开发”能力.实验表明该策略能够提高种群多样性和收敛性能.     

用于DLP投影系统的自由曲面TIR准直透镜设计

为了提高 DLP 投影照明系统中准直部分的准直度并简化准直光路,采用一种自由曲面的 TIR透镜作为 DLP 投影照明系统的准直器件.首先根据空间斯涅耳定律推导出反射曲面以及透射曲面母线上的点的坐标关系,并采用迭代的方法使用 Matlab 软件计算出母线上各个点的坐标并绘制出曲线图形,然后利用Pro/Engineer对TIR准直透镜进行建模得到TIR准直透镜的模型.分别用理想点光源和扩展光源进行模拟,经过TIR透镜准直后光束发散角在±7°以内,并根据选用的DMD芯片和LED光源选择合适的TIR透镜参数,建立DLP投影照明系统后进行模拟仿真,最终均匀度达到了90%,满足了投影照明系统的需求.     

基于Zernike矩和PSO算法的摄像机神经网络标定

提出了一种新的基于Zernike矩和粒子群(PSO)算法的摄像机BP神经网络标定方法。首先,利用Zernike矩和曲率不变性求取圆形标定模板中心的亚像素坐标,提高神经网络训练数据的精度;其次,利用PSO算法优化网络的初始权重和阈值,提高网络的收敛速度和泛化能力。实验结果表明,该方法在X轴和Y轴方向的测量误差小于0.06 mm,整个测试集均方根误差为0.194 mm,证明了该方法的有效性。     

基于PSO的级联马赫-曾德尔型光滤波器优化设计

首次应用连续和离散版本的粒子群优化算法(PSO),实现级联马赫-曾德尔干涉仪(MZI)型光滤波器中关键结构参数(耦合角和相移因子)对理想系数的逼近,完成光滤波器的优化设计.结果表明:三级级联MZI型滤波器输出响应与理想响应之间的误差控制在10^-5量级内;同时与遗传算法(GA)设计方案相比,PSO方案具备计算时间少、逼近适应度好、滤波消光比高的特点.     

基于粒子群优化与梯度下降法的多模图像配准

针对多模图像配准单纯使用粒子群优化(PSO)算法导致搜索速度慢这一现象,提出了结合PSO和梯度下降法的分步式搜索算法.以CT与MR图像配准为例,计算了使用互信息作为相似性测量时的配准函数,进而分析了图像配准算法中可能遇到的局部极值问题.根据配准函数的特点,提出在局部极值较少时使用梯度下降法代替PSO算法搜索以减少运算量...     

一种基于粒子群优化算法的快速圆检测方法

为了实现以较少的内存资源,快速而准确地进行圆 检测, 提出一种基于粒子群的快速圆检测方法。方法中,以每个粒子作为一个候选圆,采用优化策 略,以粒子 运动、融合更新等操作完成圆的检测。优化策略包括提出使用一种图像分块的策略限 定圆检测的感兴趣区 域,各个图像块的大小由各个块内粒子的生成结果决定,以起到抑制部分噪声的作用。为减 少生成无用粒子的概 率,提高检测效率,提出融入图像金字塔的思想,并以循证的方法对粒子的有效性加以验证 。实验结果表明,本文 方法对于检测手绘的、嵌套的、不完整的或包含有大量噪声的圆,均能起到较好的检测效果 ;能 够在较短的时间内排除众多干扰,准确地进行圆的检测,具有检测速度快、内存消耗小和适 用范围广等优点。     

粒子群算法在三维微带阵列优化设计中的应用

采用粒子群算法与微波仿真软件CST联合仿真的方法,针对拓展吸波带宽或降低吸波材料厚度的不同要求,通过设计不同的适应度函数,实现了对三维微带线阵列吸波结构材料的优化设计。设计结果表明,经过优化设计,吸波材料的吸波带宽可以增加30%,或在吸波性基本不变的条件下材料厚度减少15%。调节适应度函数中的权重,还可以有针对性地拓展吸波材料的频率低频段或高频段。所采用的计算流程可以全程自动进行优化处理。     

三元相关性量子行为粒子群优化算法研究

为了提高QPSO算法的收敛性能,在对随机因子进行分析的基础上提出了三元相关性QPSO(TC-QPSO, ternary correlation QPSO)算法。该算法使用正态Copula函数建立了粒子对自身经验信息、群体共享信息以及粒子当前位置与群体平均最好位置的距离信息之间的内在认知和联系,并利用Cholesky平方根公式给出了三元相关因子的生成方法。对测试函数的仿真结果证明,当三元相关因子u与r1或r2之间存在负线性相关关系时,TC-QPSO算法可以获得比标准QPSO算法更好的优化性能。     

基于混合PSO小波网络的网络异常检测

提出一种用新型的进化学习算法训练的小波神经网络(WNN).这种新型的进化学习算法是基于粒子群算法(PSO)和共轭下降法(CG)提出的.以往,将粒子群算法用于神经网络的训练一般是可行的.因为粒子群算法相比于其他的优化算法,具有相对简单的结构和快速的收敛速度,然而,由于粒子的搜索坍塌速度过快而导致粒子停滞这种潜在的危险.粒子的持续停滞使搜索结果很难达到全局最优,甚至会陷入局部最优.为了克服粒子群算法缺点提出了改进的混合算法.通过对KDD 99数据集的实验表明,利用新型混合算法训练的小波神经网络对于异常检测具有很高的异常检测率并且又较低的误判率.可见,该方法对于网络异常检测是有效的.     

基于IC-PSO和ISM的反馈控制算法设计

为了提高光纤偏振模色散(PMD)补偿系统的动态自适应补偿能力,提出了用改进粒子群优化(PSO)算法作为搜索算法,用改进单纯形法(ISM)作为跟踪算法的反馈控制算法设计方案,从而实现对PMD补偿单元的动态调整。在PSO算法中,引入免疫克隆(IC)原理提高了搜索算法的全局优化能力;对SM的反射操作和扩张操作进行改进,从而提高算法的收敛速度;用映射操作代替原有的顶点代换操作,从而使单纯形在迭代过程中不发生退化现象。实验结果证明了该算法用于PMD补偿系统的有效性和可行性。     

粒子群优化BP神经网络的激光铣削质量预测模型

为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量（铣削层宽度、铣削层深度）与铣削层参数（激光功率、扫描速度和离焦量）的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以Al2O3陶瓷激光铣削质量预测为例,进行算法实现。仿真结果表明:提出的PSO-BP算法迭代次数大大减少,且预测误差明显减少。所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和实用价值。