光散射反演光學元件缺陷的級聯(lián)機器學習算法

摘要： 表面缺陷類型的判定和尺寸識別對于精密光學元件表面質(zhì)量評價至關(guān)重要。針對利用角分辨散射信號反演表面缺陷結(jié)構(gòu)特征參數(shù)時，傳統(tǒng)反演算法在反演維度和尺度上存在的局限，提出一種基于決策樹模型的級聯(lián)機器學習反演算法。為了構(gòu)建訓練模型所需的數(shù)據(jù)集，基于時域有限差分（FDTD）法建立了角分辨散射系統(tǒng)的電磁仿真模型，通過仿真計算獲得數(shù)據(jù)集。測試集數(shù)據(jù)的反演結(jié)果表明，所建立的算法分別以0.99的a... （共8頁）