引用論文

Tang, X., Kong, L., Ding, Z. et al. Measurement and Characterization of Micro Corner-Cube Reflectors Array Using Coherent Denoising Interference and Physical Model-Based Neural Network. Chin. J. Mech. Eng. 38, 93 (2025). https://doi.org/10.1186/s10033-025-01260-4

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關于文章

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研究背景及目的

研究背景：角錐反射器（Corner-Cube Reflector, CCR），作為一種由三個互相垂直的全反射平面構成的精密光學元件，因其獨特的結構設計而具備了卓越的回歸反射特性。這種特性使得無論入射光線的方向如何，光線均能被精準原向返回。CCR也正是因為這一特性，被廣泛運用于光學通信、物理場傳感、激光測距等領域并發揮著核心作用。傳統CCR的工作范圍與其體積成正比，這一限制阻礙了其在現代工業中對于小型化、集成化和多功能化的需求。微型角錐反射器陣列（Micro Corner-Cube Reflector Array, MCCRA）作為一種新的解決方案應運而生，它在顯著減小體積的同時，保留了傳統CCR的回歸反射功能，滿足了現代工業對光學器件微型化的需求。

盡管MCCRA在學術界和工業界展現出廣泛的應用前景，但仍缺乏對其誤差測量的研究。微型化和陣列結構的引入為其測量技術帶來了新的挑戰，無法直接將傳統CCR的測量方法應用于MCCRA的測量。此外，包括微透鏡陣列、微柱鏡陣列在內的其他微結構陣列光學器件，在面形誤差測量方面也面臨著眾多技術難題，亟待突破。

研究目的：本研究以MCCRA為研究對象，深入探討復雜微結構陣列器件的測量問題，并提出創新的解決方案。通過整合顯微干涉技術，本研究提出了一種基于光學傳遞函數的相干去噪方法（Coherent Denoising Optical Transfer Function, CD-OTF），并開發了一種基于物理模型的無監督神經網絡——多角錐反射器波前迭代網絡（Multi-Corner-Cube Reflector Wavefront Iterative Network, MCCRWI-Net），以實現MCCRA的表面重建。本研究不僅有效解決了MCCRA測量中的相干噪聲和多次反射問題，而且為微結構陣列器件的測量和表征提供了一種新的、有價值的方法論。

Figure 1 Application of the corner-cube reflector devices in academia and industry such as optical communication, physical field sensing, lunar laser ranging, integrated waveguide, ultrasonic telemetry and wavefront modulation

Figure 2 Image of the MCCRA using (a) interferometer with microscope module, (b) white light interferometry and (c) confocal microscopy

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試驗方法

首先，針對高相干光源導致系統散斑噪聲嚴重的問題，本文提出了一種CD-OTF技術用于消除系統中的散斑噪聲，通過校準顯微系統的光學傳遞函數（OTF）以及噪聲波的復雜振幅分布，補償這些噪聲的影響。校準過程中，采用標準樣品獲取顯微系統的OTF，并通過無樣品條件下的圖像采集確定噪聲波分布。利用這些信息，通過傅里葉變換和逆變換，將噪聲波分量與樣本波分離，實現了干涉信號的相干去噪。其次，針對MCCRA光線傳播過程中復雜的多次反射問題，本文提出了MCCRWI-Net網絡，通過結合前向傳播模型與卷積神經網絡模型設計基于物理約束的損失函數，利用波前迭代實現了表面輪廓的重建。

Figure 3 Schematic diagram of micro-interference system (BS: beam splitter, SW: sample wave, NW: noise wave)

Figure 4 Process diagram of coherent noise calibration principle of micro-interference system

03

結果

通過使用CD-OTF實現去噪，使導致原本因為相干噪聲而失真的波前信息得到了恢復，根據標定球面鏡的比對結果，CD-OTF可以有效抑制干涉測量系統引入顯微模塊后產生相干噪聲導致的測量誤差。隨后通過使用MCCRWI-Net 方法通過將反射波前數據轉換為 MCCRA 坐標系并結合光線追蹤技術，成功重建了 MCCRA 的表面輪廓。與傳統方法相比，該方法能更有效地解決邊緣區域的輪廓誤差問題。

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結論

本文提出了一種基于光學傳遞函數的相干去噪方法和一種表面輪廓重建方法，用于微結構干涉測量。CD-OTF方法有效減輕了干涉儀中光學元件引起的相干噪聲，從而在顯微模式下實現了對MCCRA反射波前的準確獲取。盡管該方法針對MCCRA的工作特性設計，但同樣適用于其他微結構陣列器件及各種受相干噪聲影響的光學應用場景。針對MCCRA光線傳播過程中復雜的多次反射問題，所提出的MCCRWI-Net方法提供了有效解決方案，通過波前迭代實現了表面輪廓的重建，并為處理光與物質間多次反射引起的測量難題提供了有效途徑。此外，本研究基于測量結果提出了兩個針對MCCRA反射波前的全新評價指標：一是用于評估微結構陣列交界處衍射誤差的指標，二是用于衡量微結構陣列中多個元件協同工作時綜合誤差的指標。這兩種指標同樣適用于其他微結構陣列器件的評估。本研究有效解決了微結構陣列器件微干涉測量中的相干噪聲及多次反射問題，為該領域的測量和表征提供了重要方法和技術支持。

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前景與應用

由于MCCRA目前廣泛應用于光學通信、激光測距、生物傳感、量子光學等多個領域，該方法的實現為未來制造和評估該類器件提供了新的方法，同時，雖然該方法是為MCCRA設計，但其相干噪聲抑制與多次反射處理能力同樣適用于其他微結構陣列器件，如微透鏡陣列、微柱陣列等，而這些器件隨著現代光學系統的集成化和微型化，將應用越來越普遍。

關于作者

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作者介紹

孔令豹（通訊作者），研究員，博士生導師，上海超精密光學制造工程技術研究中心主任。主要研究方向：光學超精密制造與檢測，智能制造與機器視覺，深度機器學習及其在光學制造中的應用。已承擔和完成多個國家重點研發計劃課題、國家自然基金項目、企事業委托項目等；在國內外學術期刊及會議中發表學術論文240余篇，獲多個授權專利。曾獲國家教育部科技進步二等獎、香港理工大學杰出成就學院獎、英國機械工程協會Joseph Whitworth及AM Strickland獎，亞洲精密工程及納米技術學會青年科學家獎、香港理工大學工業及系統工程學系杰出校友獎等，曾為國際生產工程科學院(CIRP)、英國工程技術協會(IET)、美國機械工程師協會(ASME)、美國電氣和電子工程師協會(IEEE)等組織成員，國際超精密制造工程院委員，中國機械工程協會(CMES)高級會員，《中國機械工程學報（英文）》和 《極端制造（英文）》等編委，中國光學學會光學制造專委會常委，中國光學工程學會理事，中國光學工程學會先進光學制造青年專家委員會主任等。

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近年團隊代表性文章

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[4] Y. Sun, L.B. Kong*, S.Q. Hua. Efficient 3D measurement method based on an array chromatic confocal technique, Optics Letters, 50(6): 1921-1924 (2025).

[5] H.D. Quan, W.Q. Shi, L.B. Kong*, Non-destructive Optical Measurement of Transparent Objects: A Review, Light: Advanced Manufacturing, 6, 22(2025).

[6] W.Q. Shi, H.D. Quan, L.B. Kong*, Adaptive Specular Reflection Removal in Light Field Microscopy Using Multi-Polarization Hybrid Illumination and Deep Learning, Optics and Lasers in Engineering, 186, 2025, 108839.

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作 者：唐鑫嵐

責任編輯：謝雅潔

責任校對： 向映姣

審 核：張 強

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