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Design and Parameter Optimization of zero position code Considering Diffraction Based on Deep Learning Generative Adversarial Networks

引用

Nanomanufacturing and Metrology 2024年第1期7卷 15-27页

作者： Shengtong Wang Linbin Luo Xinghui Li Tsinghua Shenzhen International Graduate School Tsinghua UniversityShenzhen 518055China Tsinghua-Berkeley Shenzhen Institute Tsinghua UniversityShenzhen 518055China

Absolute measurement has consistently been the primary focus in the development of precision linear and angular displace-ment *** scheme design of binary zero position codes is an important factor for absolute *** and optimizing high-bit zero position codes with over 100 bits face considerable ***,the working parameters of zero position codes[unit code width(b),distance(d),and yaw angle(α)]remarkably affect their post-installation performance,particularly in absolute positioning and limit code application in multi-degree-of-freedom measurement *** study addresses these challenges by proposing a design method for zero position codes that considers diffraction based on generative adversarial networks and aims to explore a design with increased efficiency and accuracy as well as optimization for high-bit zero position ***,the tolerance range of zero positioning per-formance for each working parameter is *** leveraging the adversarial network structure,this study generates the optimization of a 150-bit code and processes the tests of the zero position code by using simulation *** following working parameter ranges for code design are recommended on the basis of theoretical and experimental results:b greater than 10μm,d andαwithin 1000μm and 3490μrad,and avoidance of intervals with sharp changes in the full width at half *** proposed code design and parameter optimization lay a solid foundation for research and engineering appli-cations in absolute measurement field and have considerable potential for generalization and wide applicability.

关键词： Absolute measurement zero position code Deep learning Generative adversarial networks Tolerance range Parameter optimization

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