利用神经网络反演遥感相机扫描镜热变形的方法

作     者：李正达 孙胜利 孙小进 陈异凡 韩逸啸 马孝浩 申笑天 Li Zhengda;Sun Shengli;Sun Xiaojin;Chen Yifan;Han Yixiao;Ma Xiaohao;Shen Xiaotian

作者机构：中国科学院上海技术物理研究所、中国科学院智能红外感知重点实验室上海200083 中国科学院大学北京100049 

出 版 物：《红外与激光工程》 (Infrared and Laser Engineering)

年 卷 期：2023年第52卷第10期

页      面：314-323页

核心收录：

学科分类：070207[理学-光学] 07[理学] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0803[工学-光学工程] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2021YFB3701502) 

主　　题：空间光学 热应力分析 图像分析 神经网络算法 

摘      要：遥感相机的扫描镜通常位于光学系统的最前端,容易受到在轨外热流的影响产生非规则的面型变化,进而影响相机的成像质量。针对该问题设计了基于扫描镜温度值,以神经网络算法为基本,通过温度场变化反演扫描镜面型变化的扫描镜热变形测试方法。以该方法得出的扫描镜的面型变化可以作为后续成像系统面型修正的依据。该方法能够有效地提升遥感相机在轨的温度适用性,延长遥感相机的可用时间。通过该方法计算出的面型变化与理论面型变化的差值优于RMS 12.6 nm,具有较高的面型还原精度,验证了通过扫描镜温度值变化反演其面型变化的可行性。