基于KNN算法的镜片后弯曲率半径引起的焦度测量误差补偿

高璇; 金涛; 何荣

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.06.012

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基于KNN算法的镜片后弯曲率半径引起的焦度测量误差补偿

光学测量 | 更新时间：2025-09-01

- 基于KNN算法的镜片后弯曲率半径引起的焦度测量误差补偿
- Compensation of power measurement error caused by lens back curvature radius based on KNN algorithm
- 光学技术 2022年48卷第6期页码：690-695
- 作者机构：
  
  1:上海理工大学光电信息与计算机工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资质(2020YFB2007501)项目资助
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.06.012
  中图分类号： TS959.6;TP391.41
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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高璇, 金涛, 何荣. 基于KNN算法的镜片后弯曲率半径引起的焦度测量误差补偿[J]. 光学技术, 2022,48(6):690-695.

Compensation of power measurement error caused by lens back curvature radius based on KNN algorithm[J]. 2022, 48(6): 690-695.
高璇, 金涛, 何荣. 基于KNN算法的镜片后弯曲率半径引起的焦度测量误差补偿[J]. 光学技术, 2022,48(6):690-695. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.06.012.

Compensation of power measurement error caused by lens back curvature radius based on KNN algorithm[J]. 2022, 48(6): 690-695. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.06.012.

摘要

在传统焦度计测量中，由于被测镜片后表面曲率半径变化，使得镜片后顶点与光阑表面无法完全重合，造成焦度测量误差随镜片度数增大而增大的情况。针对此传统测量上无法克服的测量误差，提出了一种利用不同焦度镜片图像提取不同特征的方法，获得了不同焦度镜片的特征数据集，并将特征数据集利用机器学习中k-近邻聚类算法(KNN algorithm)进行分类。选取折射率为1.551的-20～+20m~(-1)每隔1m~(-1)的单焦点镜片，折射率为1.56与1.60的-15～+8m~(-1)每隔0.5m~(-1)的单焦点镜片进行镜片图像采集。实验结果表明，所提方法下分类的精准度、召回率与F1评分均为100%

三个模型均能正确识别其对应的所有测试镜片，克服此测量误差。

Abstract

在传统焦度计测量中，由于被测镜片后表面曲率半径变化，使得镜片后顶点与光阑表面无法完全重合，造成焦度测量误差随镜片度数增大而增大的情况。针对此传统测量上无法克服的测量误差，提出了一种利用不同焦度镜片图像提取不同特征的方法，获得了不同焦度镜片的特征数据集，并将特征数据集利用机器学习中k-近邻聚类算法（KNN algorithm）进行分类。选取折射率为1.551的-20～+20m

-1

每隔1m

-1

的单焦点镜片，折射率为1.56与1.60的-15～+8m

-1

每隔0.5m

-1

的单焦点镜片进行镜片图像采集。实验结果表明，所提方法下分类的精准度、召回率与F1评分均为100%

三个模型均能正确识别其对应的所有测试镜片，克服此测量误差。

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