Способ автоматизированной юстировки оптической системы с помощью маркеров

Изобретение относится к области лазерной техники и может быть использовано для проведения юстировки элементов лазерных установок, в том числе при наличии оптических аберраций в тракте. Способ автоматизированной юстировки оптической системы основан на визуализации картины маркеров на выходе системы и последующей обработке полученного изображения с целью вычисления управляющих сигналов при отсутствии информации о положении оптической оси системы. Управление оптическими элементами организовано с помощью модернизированного стохастического параллельного градиентного алгоритма. Технический результат изобретения заключается в упрощении и повышении надежности процедуры автоматизированной юстировки оптической системы с помощью маркеров. 3 з.п. ф-лы.

 

Изобретение относится к области лазерной техники и может быть использовано для проведения эффективной процедуры юстировки сложных оптических систем.

Необходимость автоматизированной юстировки (автоюстировки) оптических систем возникает, в частности, при эксплуатации современных мощных многоканальных лазерных установок. На данный момент в мире существуют две такие установки мегаджоульного уровня выходной энергии излучения - это установка NIF (США) [R.A. Zacharias, N.R. Beer, E.S. Bliss et al. "Alignment and wavefront control systems of the National Ignition Facility", Optical Engineering 43, 12 (2004), 2873-2884. 1] и установка LMJ (Франция) [L. Hilsz, S. Challois, F. Nicaise, M. Luttmann, A. Adolf. "Redesign of the image processing techniques used for the alignment of the LMJ Amplifier Section" Proc. of SPIE 7797, (2010), 77970A-1-77970A-14. 2]. Решение задачи автоюстировки на этих установках особенно проблематично в силу их сложности, многоканальности, большого количества оптических элементов, протяженности оптического тракта. Кроме того, лазерное излучение, проходящее через оптические схемы данных установок, заметно искажается (приобретает аберрации), что вносит дополнительные трудности в задачу автоюстировки.

В настоящее время задача автоюстировки оптических систем эффективно решается посредством «маркерного» метода, суть которого состоит в определении положения и/или ориентации оптического элемента в системе посредством установки на нем маркеров в виде точечных источников света (например, волоконные лазерные источники). Центр оптического элемента определяется по двум световым маркерам, они располагаются в плоскости элемента по обе стороны от центра, на одинаковом от него расстоянии и светят в сторону распространения основного излучения. На выходе системы регистрируется картина изображения всех маркеров, которая в разъюстированном состоянии системы представляет собой набор хаотично расположенных пятен. Упорядочивание картины изображения маркеров и приближение ее к определенному заранее известному виду, соответствующему съюстированной системе, приводит к юстировке системы. Идентификация пар изображения маркеров может потребоваться для более точной юстировки.

Актуальность технического решения проблемы упорядочивания картины изображения маркеров и идентификации пар изображения маркеров при юстировке оптических систем, в частности, может быть продемонстрирована на примере задачи автоюстировки усилительного канала мощной лазерной установки. Усилительный канал представляет собой зеркально-линзовую систему с активной средой и двумя пространственными фильтрами, на вход которой подается пучок излучения от задающего генератора. В усилительном канале реализуется 4-проходная схема усиления. Опыт показывает, что практически перед каждым выстрелом лазера для его эффективной работы требуется юстировка усилительного канала. Очевидно, что юстировка лазера должна быть автоматизирована как в связи с достаточно сложной оптической схемой канала, так и в связи с большим количеством каналов.

В качестве прообраза системы, реализующей заявляемый способ юстировки оптической системы путем упорядочивания картины изображения маркеров и идентификации пар изображения маркеров, выберем систему автоюстировки усилительного канала установки LMJ [2], основанную на «маркерном» подходе. Способ юстировки путем упорядочивания картины изображения маркеров и идентификации пар изображения маркеров (способ-прототип), реализуемый в схеме установки LMJ, заключается в визуализации смешанной картины маркеров и последующей обработке полученного изображения с целью вычисления управляющих сигналов и обеспечении детерминированного управления контрольными оптическими элементами посредством подачи на приводы исполнительных механизмов этих сигналов.

К недостаткам способа-прототипа можно отнести детерминированность алгоритма управления контрольными оптическими элементами по результатам обработки изображения и высокую чувствительность результата автоюстировки к точности измерения и стабильности функций отклика исполнительных элементов, что при большом количестве каналов установки трудно обеспечить. В этом алгоритме используется информация о положении оптической оси системы. Кроме того, в прототипе упорядочивание картины изображения маркеров и идентификация пар изображения маркеров требует проведения сложной предварительной обработки картины изображения маркеров (адаптивной морфологической фильтрации для выделения малых или неинтенсивных пятен из фонового шума, классификации пятен). Указанная проблема усугубляется при наличии существенных оптических аберраций, которые всегда присутствуют при прохождении излучением тракта мощных лазерных установок.

Технический результат изобретения по сравнению с прототипом [2] заключается в упрощении автоюстировки оптической системы и в повышении ее надежности за счет применения новой процедуры упорядочивания картины изображения маркеров и идентификации пар изображения маркеров, не требующей наличия информации о положении оптической оси системы.

Технический результат достижим за счет того, что в отличие от известного способа автоматизированной юстировки оптической системы с помощью маркеров, который заключается в визуализации картины изображения маркеров, расположенных на контрольных оптических элементах, и последующей обработке полученного изображения, включающей упорядочивание изображения маркеров, с целью вычисления управляющих сигналов и обеспечении управления контрольными оптическими элементами посредством подачи на приводы исполнительных механизмов этих сигналов, в предложенном способе проводят упорядочивание картины изображения маркеров при отсутствии информации о положении оптической оси системы посредством осуществления случайных наклонов и/или смещений контрольных оптических элементов, вычисления поправок для управляющих сигналов, корректирования положения контрольных оптических элементов за счет подачи этих управляющих сигналов на приводы исполнительных механизмов, при этом осуществляют итерационный режим управления контрольными оптическими элементами, основанный на том, что для вычисления управляющих сигналов используют стохастический параллельный градиентный (СПГ) алгоритм, причем максимизируют целевую функцию СПГ алгоритма.

Целевая функция определяется коэффициентом корреляции текущей картины изображения маркеров и «эталонной» картины, полученной при съюстированной системе, или энергией излучения маркеров на картине изображения маркеров в заданной области, определяемой геометрией расположения маркеров на контрольных оптических элементах.

После упорядочивания общей картины изображения маркеров проводят идентификацию пар изображения маркеров, основываясь на том, что изображения маркеров расположены в заранее известных областях их локализации.

Особенность и преимущества заявляемого решения по сравнению с решением, принятым в прототипе, заключаются в том, что:

- нет необходимости знать положение оптической оси системы, упорядочивание общей картины изображений маркеров возможно при отсутствии данной информации;

- исключена сложная процедура обработки полученных при юстировке изображений маркеров, характерная для прототипа;

- управление оптическими элементами посредством управляющих сигналов организовано с помощью двухэтапного СПГ алгоритма [Гаранин С.Г., Маначинский А.Н., Стариков Ф.А., Хохлов С.В. Фазовая коррекция лазерного излучения с помощью адаптивных оптических систем в РФЯЦ-ВНИИЭФ // Автометрия. 2012. Том 48. №2. С. 30-37], который построен на основе трехэтапного метода стохастического градиентного спуска [М.А. Vorontsov, V.P. Sivokon, "Stochastic parallel-gradient-descent technique for hight-resolution wave-front phase-distortion correction", J. Opt. Soc. Amer., V. 15, №10, (1998), 2745-2758] и который находит применение и в других задачах, например, для управления адаптивными оптическими элементами с целью компенсации фазовых искажений пучка;

- отсутствие необходимости в точном определении функций отклика контрольных элементов;

- нечувствительность к неизбежной деградации и/или изменению характеристик шаговых двигателей в процессе длительной эксплуатации;

- отсутствие необходимости дополнительной коррекции алгоритма управления при небольших изменениях параметров оптической схемы.

- упрощение процедуры идентификации пар изображений световых маркеров за счет того, что после выполнения процедуры упорядочивания они располагаются в заранее известных областях их локализации.

Техническое решение упорядочивания картины изображения маркеров реализовано в численной модели оптической системы усилительного канала мощной лазерной установки при одновременном включении всех маркеров. Одним из вариантов достижения технического результата является максимизация целевой функции СПГ алгоритма, определяемой коэффициентом корреляции текущей картины изображения маркеров и «эталонной» картины. В качестве «эталонной» картины маркеров принималось совокупное изображение маркеров в плоскости выходной диафрагмы, полученное при идеально съюстированной оптической схеме с учетом искажений в тракте.

Существенной особенностью данного метода является то, что после каждой итерации типа «предиктор» и «корректор» производится виртуальное (только внутри алгоритма) смещение «эталонной» картины маркеров так, чтобы совмещались центры масс обеих картин («эталонной» и текущей) без привязки к оптической оси системы. Эта процедура позволяет не привязываться к оптической оси системы, исключает ошибку, вызванную неточностью ориентации вбрасываемого зеркала, отводящего суммарное излучение маркеров и пучка на ПЗС матрицу датчика дальней зоны, и, кроме того, как показали исследования, улучшает сходимость СПГ алгоритма.

Опишем более подробно логику работы СПГ алгоритма в данной задаче. Вначале определяется исходное относительное отклонение центра масс текущей картины изображения маркеров от центра масс «эталонной» картины изображения маркеров. Далее производится виртуальный сдвиг «эталона», так чтобы центры масс обеих картин совместились, и определяется их коэффициент корреляции. Затем проводится операция «предиктор»: моделируются случайные наклоны и сдвиги управляемых элементов, определяется относительное отклонение центра масс текущей картины маркеров от центра масс «эталонной» картины маркеров, производится виртуальный сдвиг «эталона» для совмещения центров масс обеих картин, снова определяется коэффициент корреляции, и вычисляются поправки наклонов и сдвигов управляемых элементов. После этого выполняется операция «корректор»: после внесения поправок определяется относительное отклонение центра масс текущей картины маркеров от центра масс «эталонной» картины маркеров, опять производится виртуальный сдвиг «эталона» для совмещения центров масс обеих картин и определяется коэффициент корреляции. Далее начиная с операции «предиктор» вся процедура повторяется итеративно.

Другой вариант достижения технического результата заключается в максимизации целевой функции СПГ алгоритма, определяемой энергией излучения маркеров на картине изображения маркеров в определенной области (в области интегрирования). При идеально съюстированной схеме без оптических искажений центры маркеров в плоскости регистрации находятся на сторонах определенной, заранее известной геометрической фигуры, вид которой зависит от расположения маркеров. Для наглядности, в качестве примера, примем, что изображения маркеров лежат на окружности радиуса r₀. Поэтому в съюстированном состоянии доля энергии излучения маркеров в круге, центр которого совпадает с центром этой окружности, а радиус является суммой радиуса окружности r₀ и радиуса изображения одного маркера r_M, будет максимальной. Этот критерий можно дополнительно усилить, заменив круг на кольцо с внешним радиусом r_out=r₀+r_M и внутренним радиусом r_in=r₀-r_M. Изначально центр круга/кольца можно расположить в центре системы координат (в центральном пикселе CCD-матрицы) или в центре масс картины маркеров, полученном после монтажной юстировки. Начальное задание положения центра в определенном месте не имеет принципиального значения, поскольку в процессе выполнения итераций он будет смещаться в центр масс текущей картины маркеров.

Следует отметить, что в действительности при наличии аберраций в оптическом тракте размеры изображений маркеров в плоскости выходной диафрагмы различны и параметр r_M требует оптимизации для конкретных аберраций. В общем случае вместо кольца может быть произвольная фигура, вид которой обусловлен исходным расположением маркеров.

Так же, как и в случае использования в качестве целевой функции коэффициента корреляции двух изображений, в данном методе после каждой итерации типа «предиктор» и «корректор» производится виртуальное смещение центра области интегрирования в центр масс картины маркеров. Логика работы СПГ алгоритма в данной задаче та же, что и в задаче, где в качестве целевой функции использовался коэффициент корреляции, только вместо «эталонной» картины смещается область интегрирования и вычисляется не коэффициент корреляции, а энергия излучения маркеров в области интегрирования.

После упорядочивания общей картины изображения маркеров становится возможной эффективная идентификация пар изображений маркеров, поскольку изображения маркеров теперь расположены в заранее известных областях их локализации.

Таким образом, может быть реализовано техническое решение упорядочивания картины изображения маркеров и идентификации пар изображений маркеров при юстировке оптической системы с достижением технического результата, состоящего в упрощении этой процедуры и повышении ее надежности.

Изобретение найдет применение в реализации автоюстировки оптических систем, в том числе и в системе автоюстировки 4-проходных схем усилительных каналов современных мощных многоканальных лазерных установок.

1. Способ автоматизированной юстировки оптической системы с помощью маркеров, который заключается в визуализации картины изображения маркеров, расположенных на контрольных оптических элементах, и последующей обработке полученного изображения, включающей упорядочивание изображения маркеров с целью вычисления управляющих сигналов, и обеспечении управления контрольными оптическими элементами посредством подачи на приводы исполнительных механизмов этих сигналов, отличающийся тем, что проводят упорядочивание картины изображения маркеров при отсутствии информации о положении оптической оси системы посредством осуществления случайных наклонов и/или смещений контрольных оптических элементов, вычисления поправок для управляющих сигналов, корректирования положения контрольных оптических элементов за счет подачи этих управляющих сигналов на приводы исполнительных механизмов, при этом осуществляют итерационный режим управления контрольными оптическими элементами, основанный на том, что для вычисления управляющих сигналов используют стохастический параллельный градиентный (СПГ) алгоритм, причем максимизируют целевую функцию СПГ алгоритма.

2. Способ автоматизированной юстировки оптической системы по п. 1, отличающийся тем, что целевая функция определяется коэффициентом корреляции текущей картины изображения маркеров и «эталонной» картины, полученной при съюстированной системе.

3. Способ автоматизированной юстировки оптической системы по п. 1, отличающийся тем, что целевая функция определяется энергией излучения маркеров на картине изображения маркеров в заданной области, определяемой геометрией расположения маркеров на контрольных оптических элементах.

4. Способ автоматизированной юстировки оптической системы по п. 1, отличающийся тем, что после упорядочивания картины изображения маркеров проводят идентификацию пар изображения маркеров, основываясь на том, что изображения маркеров расположены в заранее известных областях их локализации.