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容许公差你可能熟悉莫非准则:任何可能出错的事情都会出错。公差就是试图通过模拟:何种类型的误差会发生、它们在多大程度上影响光学系统的性能以及建造一个可以工作的系统的概率有多大等问题使Murphy定律不适用。CODE-V有一些用于进行公差分析的工具,包括一个被称为的强有力的属性。其它的工具被用来分析用户自定义的公差要求和蒙特卡罗(MonteCarlo)仿真。目录莫非准则…………公差分配和TOR..………公差类型………用LDM确定公差和TOR..…………的输出…………………………其它的公差分析属性…………莫非准则光学系统对加工精度有一定的要求。在许多机械装置中不太明显的误差在光学系统中可能会造成严重的成像质量问题。因为没有任何事情可以做得非常完美,因此,误差必然会产生。公差分析就是要弄明白在建造一个光学系统中,以及在建成之前预测它们的影响中会出现的误差类型。你不能够推翻Murphy定律,但是,可以弄懂何处会出错,确定对误差的限制,以及预测它们的影响,从而限制误差。何种项目会出错?一个共轴光学系统由不多的几个参数就可以确定,主要是每个表面的曲率、厚度、和玻璃材料。但是,这这几个参数会使许多事情出现错误,包括:●错误的曲率(通常用样板的吻合度来测试,DLF,加上柱面的不规则度,IRR)●错误的厚度(玻璃)或者空气间隔(安装误差),由δ-厚度来测量(DLT)●错误的折射率或者色散(DLN,DLV)●定心误差(前后表面不同轴,被称为光楔,或者成为零件偏心率TIR(TotalIndicaRunout))●安装误差(单个元件或者一组元件相对于设计位置的倾斜、移动或者偏心)总之,有七种或者更多的与光学表面有关的,很容易出现的加工误差。有特殊面形的复杂系统会有更多的潜在误差。每一种潜在误差都必须规定一个可接受的范围或者公差。例如,表面8玻璃元件的厚度()可能要求被控制在±20微米的公差范围内(±,)。这类公差值常常会简单地被估计给出,或者根据“标准值”,或者根据光学车间,及加工过程的能力确定。CODE-V提供比较系统的确定这些公差值的方法。成像质量会有多差?现在的问题是,使用光学建模中对各种加工误差规定的公差,究竟会使光学系统的成像质量恶化到何种程度?实际上,这可能意味着两件不同的事情。如果你设定了一组公差值,“假设每一个结构参数都是在这些公差范围之内,并且,开始模拟该透镜的结构,”,那么,问题可能是:当检测一个样品透镜时,将得到什么样的MTF或者RMS波前误差?这就被称为灵敏度分析,因为每一种误差都会造成一种不同的影响,并且,取决于设计对每个具体值的灵敏度。解释“成像质量会有多差?”的另外一种方法是估计多大的一个误差将会造成MTF的变化在指定的范围内?假设此外的每一项都是理想的。这被称为逆灵敏度(Inversesensitivity)分析,是属性中的一项。将这种技术应用到全部公差中就称为半自动误差预算(Semi-automaticerrorbudgeting)。这就意味着,为了使每个公差就像其它的参数一样对系统贡献大致相等的误差量,该项公差要被缩放。这是一种合理的假设。这是一个非常系统的回答“成像质量会有多差?”的方式,尽管在很多情况下其它的因素可能会影响到公差值(上述其它因素中的大部分由公差限制来控制