颠覆传统光学系统设计方法！机器学习在光学领域的前沿应用
在人工智能与光子学设计融合的背景下，科研领域持续扩展，创新成果不断涌现。机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新，从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析。据调查，目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面：
光子器件的逆向设计：通过机器学习，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优化问题中尤为重要。
超构表面和超材料设计：机器学习被用于设计具有特定光学特性的超构表面和超材料，这些材料在光场调控中发挥着重要作用。
光子神经网络：利用光子器件构建的神经网络可以进行快速的矩阵-向量运算，加速深度学习算法的执行。
非线性光学与光子芯片：非线性光学材料和非厄米拓扑光子学为高性能片上处理方案提供了新的可能性，智能光子芯片在全光计算、信号处理和量子技术等领域具有广泛的应用前景。
智能光子系统的多任务优化：通过深度学习与拓扑优化的结合，可以同时优化多个光子器件的功能，提高设计效率并保证性能。
光谱分析与预测：机器学习模型能够分析光谱数据，预测材料特性或器件性能，这对于材料科学和光子器件的研发至关重要。
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多基准轴透射式离轴光学系统高精度定心装调方法
星载光谱仪可获取空间连续分布的光谱数据，是陆地植被监测、海洋环境探测等领域的核心载荷。为校正分光系统引入的畸变，星载光谱仪成像透镜多采用离轴透射式设计，由此形成的多光轴结构存在大倾角、大偏心特征，超出了传统同轴系统定心装调方法的适用范围。本文提出一种多基准轴定心装调方法（Multi-referenceAxisAlignment,MAA），通过镜筒结构一体化加工预置各光轴的偏心与倾斜参数，结合光学平板实现基准轴的高精度引出，将复杂多光轴系统的装调拆解为多个单光轴子系统的独立装调，突破了传统定心仪的测量范围限制。针对某星载光谱仪3光轴离轴透射系统开展装调验证，实测结果表明，透镜最大偏心误差小于25.4μm，最大倾斜误差小于17.7″，系统实际畸变与理论值平均偏差小于0.32μm，全面满足设计指标要求。该方法为离轴折射类光学系统的高精度装调提供了可行的技术路径，拓展了透射式光学系统装调的适用边界。
2026-05-22
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平凸透镜朝向对光束会聚效果及像差特性的影响分析
平凸透镜是各类光学系统中应用最为广泛的基础折射元件之一，属于典型的无限共轭透镜，核心光学功能分为两类：一是将点光源出射的发散光束准直为平行光束，二是将入射的准直平行光束会聚至单点。在激光光学、显微成像、光电检测等领域的光路设计与装调中，平凸透镜的安装朝向是直接影响系统性能的核心参数，其选择直接决定了像差水平与最终会聚效果。
2026-05-21
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光机系统设计：镜头装配轴向预紧力计算（一）——通用设计原则与基础方法
本文基于光机系统设计领域的经典工程理论，系统阐述镜头装配中透镜面接触安装技术的核心原理，明确轴向预紧力在透镜固定、精度保持与环境适应性中的关键作用，详细介绍标称轴向预紧力的基础计算方法、参数定义与适用边界，同时解析轴向预载对透镜自动定心、抗径向偏心的力学效应，为光学镜头的装调设计提供标准化的工程参考。
2026-05-21
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高精度轴对称非球面反射镜面形轮廓非接触式测量方法
非球面光学元件是高端光学系统的核心器件，其面形轮廓的高精度、可溯源测量是保障加工质量与系统性能的关键。本文针对轴对称非球面反射镜的测量需求，建立了通用化的非球面扫描轨迹数学模型，提出一种基于独立计量回路的非接触式坐标扫描测量方法。该方法采用运动与计量分离的框架结构，有效隔离运动误差对测量结果的影响；测头采用集成阵列式波片的四象限干涉测量系统，实现1nm级测量分辨率；通过扫描执行机构与多路激光干涉系统共基准设计，实现测量值可溯源至“米”定义。试验验证表明，该方法测量误差小于0.2μm，重复性精度达70nm，整体测量精度达到亚微米级，为非球面测量的量值统一与溯源提供了成熟的技术方案。
2026-05-21
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麻省理工学院固态激光雷达硅光子芯片核心突破解读
麻省理工学院研究团队攻克了硅光子集成光学相控阵（OPA）固态激光雷达的长期核心瓶颈，通过创新的低串扰集成天线阵列设计，首次实现了宽视野扫描+低噪声高精度的无活动部件激光雷达芯片，为下一代紧凑、高耐用性固态激光雷达的落地奠定了技术基础。
2026-05-20
