[发明专利]一种超精密凸锥镜测量-抛光修正系统中的优化处理方法

权利要求书

1.一种超精密凸锥镜测量-抛光修正系统的优化处理方法，其特征在于该方法包括下列步骤：

①测量：将经过超精密金刚钻切削车床加工后的凸锥镜送到Taylor Hobson轮廓仪进行检测,Taylor Hobson轮廓仪给出4组或8组的测量数据的检测数据文件包括：第一列为x轴坐标点，第二列为y轴坐标点，第三列称之为处理余量，即理论上需要被抛光处理掉的厚度；

②数据处理：通过算法选择每组数据中的特征值，然后以这些特征值为基础，通过构建一个网状的三维地貌修正图数据文件；

③将所述的三维地貌修正图数据文件输入Zeeko七轴数控修正抛光中心的计算机，计算机根据所述的三维地貌修正图数据文件引导抛光工具对凸锥镜进行抛光,使凸锥镜在不改变面形精度的条件下达到镜面光洁度。

2.根据权利要求1所述的超精密凸锥镜测量-抛光修正系统的优化处理方法，其特征在于所述的数据处理包括：

①计算特征值：若测量了M组的测量数据（如4组或8组），每组共有N个测量点（如500个），将这M组测量数据的测量精度（pv值）按数值大小排序,可以平均分成G（如2或3）个类别。然后数学的演算就是用一组列向量来表示测量数据：

X‾=(Xgk(1),Xgk(2),...,Xgk(N))T]]>

其中，g=1,2,…,G;k=1,2,…,m_g;m₁+m₂+…+m_g=M

把N维空间R(N)中的M个点投影到低维空间上(如直线或平面)也就是作线性变换：

Zgk=(f1,f2,···,fN)·X‾=FT·X‾]]>

向量F就称为投影方向，并使ω(Z)尽可能小，同时又希望各类间的差异β(Z)尽可能地大，即

ω(Z)=Σg=1GΣk=1mg(Zgk-Zg‾)2]]>

β(Z)=Σg=1G(Zg‾-Z‾)2]]>

即要使达到最大，运用雅可比法则等求解λ即为本征值，再按本征值的大小选取前几位作为本方法的特征值；

②经过二次插值多项式计算，首先在每个特征值点的圆周形成一圈插值点（模拟抛光测量数据），其计算公式为：

z(x)=z0(x-x1)(x-x2)(x0-x1)(x0-x2)+z1(x-x0)(x-x2)(x1-x0)(x1-x2)+z2(x-x0)(x-x1)(x2-x0)(x2-x1)]]>

式中，(x₀,z₀)、(x₁,z₁)和(x₂,z₂)分别表示某圆周各个特征值点所含坐标和处理余量，x_i为X轴坐标点数值，z_i为该点的抛光测量数值，这样就能得到某圆周在x₀、x₁、x₂区段范围内的x点的插值z=z(x)；

③再次经过二次插值多项式计算，将整个园中经过圆心直线的空白处用插值点补充完整，构建一个网状的三维地貌修正图数据文件。