부정확한 포지셔닝: 침묵 속에서 쉽게 고통받을 수 있는 함정. 실제 시나리오를 고려해 보겠습니다. 당신은 오목한 비구면 거울을 검사하고 있습니다. CGH가 설계되고 광 경로가 설정되며 간섭 무늬가 나타납니다. 경험에 따라 거울을 약간 조정합니다. 프린지도 잘 보이고, PV값도 좋아서 안도의 한숨을 내쉬네요. 하지만 3개월 후 시스템에 미러가 설치되어 이미지 품질이 표준 이하가 되었습니다. 조사 결과 곡률 반경이 설계 값과 10마이크로미터 이상 차이가 나는 것을 발견했습니다. 문제는 어디에 있었나요? 검사하는 동안 거울은 이론적인 위치에 있지 않았습니다. "최적의 줄무늬"로 조정했다고 생각했지만 실제로는 곡률 반경의 제조 오류를 보상하기 위해 포즈 편차를 사용했습니다. 두 오류가 서로 상쇄되어 일관되지만 실제와는 다른 환상을 만들어 냈습니다. 더욱 은밀한 점은 거울의 곡률반경 자체에 문제가 있고 포즈를 이론적인 값으로 정밀하게 제어하지 않은 경우 측정된 표면 데이터가 엉망이 된다는 것입니다. 어느 정도가 표면 형상 문제인지, 어느 정도가 포즈 문제인지 판단할 수 없습니다. 이 함정을 어떻게 피합니까? 엿보는 구멍. 구멍이 어떻게 이론적 자세를 보장합니까? CGH(오목 비구면 거울) 검사 시스템에서 캣츠아이 구조의 핵심 임무는 명확합니다. 즉, 테스트 중인 거울(DUT)과 CGH가 이론적인 자세를 유지하는지 확인하는 것입니다. 이론적 포즈는 무엇입니까? 이는 설계 단계에서 엄격하게 계산된 공간 관계입니다. 축 거리, 기울기, 편심은 모두 명확하게 정의된 설계 값입니다. 고양이 눈의 전체 임무는 실제 조립된 포즈가 이러한 디자인 값과 일치하는지 확인하는 것입니다. 실제로 어떻게 작동합니까? 일반적인 검사 시나리오를 사용하여 분석해 보겠습니다. 시나리오: CGH가 검사되었으며 정렬 홀로그램 영역이 있습니다. 이 영역에서 투사된 빛은 DUT에 의해 반사된 후 고양이 눈 이미지, 즉 일반적으로 선명하고 집중된 빛 지점을 형성합니다.
그림 1. 묘안 감지를 위한 광학 경로
작동 절차는 다음과 같습니다. 1. 대략 조정: 테스트 거울과 CGH를 제자리에 장착하고 축 거리, 기울기 및 편심률을 이론값에 가깝게 조정합니다. 2. 고양이 눈 미세 조정: 홀로그램 디스플레이에 투사된 고양이 눈 이미지를 관찰하세요. 테스트 거울의 위치와 자세가 점차 이론값에 가까워짐에 따라 고양이 눈 이미지는 미리 설정된 최적의 모양을 향해 가는 경향이 있습니다.
그림 2. 포즈가 올바른 경우의 고양이 눈 이미지.
그림 3. 자세가 잘못된 고양이 눈 이미지(축 거리 오류 및 기울기).
3. 위치 잠금: 고양이 눈 이미지가 미리 설정된 표준에 도달하면 테스트 중인 거울이 이론적인 위치에 있음을 나타냅니다. 이 시점에서 모든 조정 메커니즘이 잠기고 표면 형상 감지가 시작됩니다. 여기서 고양이 눈은 본질적으로 매우 민감한 "위치 표시기" 역할을 합니다. 거울의 위치가 "제자리에" 있으면 알려줍니다. 거울을 장착한 후 측정한 표면 형상 데이터는 이론적인 위치에서의 거울의 실제 성능입니다. 실제 사례: 구면 수차는 어디에서 오는가? 시뮬레이션이 답을 제공합니다. 이제 원칙이 명확해졌으므로 실제 엔지니어링 시나리오를 살펴보겠습니다. 많은 현장 엔지니어가 이 경우 문제 해결 프로세스에 공감할 수 있습니다. 비구면 렌즈가 있으며, DUI 비접촉 프로파일로미터를 사용하여 표면 형상을 먼저 감지합니다. 프로파일로미터는 광학 프로브를 통해 거울의 윤곽을 스캔하여 표면 지형 데이터를 직접 수집합니다. 측정 결과는 양호합니다. 표면 모양이 상당히 깨끗해 보입니다.
그림 4 DUI 테스트 결과
동일한 렌즈가 CGH 테스트 시스템에서 다시 테스트되었습니다. 고양이 눈은 올바르게 정렬되었으며 포즈는 이론적인 값으로 고정되었습니다. 그 결과가 나왔습니다. 얼굴에 큰 구면수차가 선명하게 보입니다.
그림 5 CGH 테스트 결과
두 개의 보고서가 테이블 위에 놓여 있습니다. DUI에서는 표면 형상이 양호하다고 했고, CGH에서는 구면수차가 크다고 했습니다. 어느 것을 믿을 것인가? 이 구면수차의 원인을 찾기 위해 DUI를 사용하여 렌즈 곡률 반경을 측정했습니다. 비접촉 프로파일로미터는 외부 기준 파면에 의존하지 않고 곡률 반경에 맞게 모선을 직접 스캔할 수 있습니다. 측정 결과가 나왔습니다. 측정된 곡률 반경은 이론값과 112μm 차이가 났습니다. 다음으로, 이 곡률 편차 반경은 CGH 검출 시스템의 광학 시뮬레이션 모델로 대체되었습니다. 시뮬레이션 결과를 얻은 후 CGH에서 측정한 표면 형상 데이터와 비교했는데 두 값이 매우 잘 일치했습니다. 이 큰 구면수차는 이론적 자세에서 곡률 편차 반경이 나타내야 하는 거동이었습니다.
그림 6 시뮬레이션 결과
이제 체인이 닫힙니다. 곡률 반경 편차 → 구면 수차가 이론적 포즈 아래에 나타나야 합니다. → CGH 측정 구면 수차가 시뮬레이션과 일치합니다. → CGH 측정이 실제입니다. 이전에 DUI가 표면 형상 결과에서 명백한 구면 수차를 표시하지 않은 이유는 무엇입니까? 비접촉 프로파일로미터가 표면을 스캔할 때 측정 좌표계와 거울의 기계적 기준 사이의 대응 관계는 클램핑 자세에 따라 달라지기 때문입니다. 거울이 이론적인 자세로 엄격하게 고정되어 있지 않으면 곡률 반경 편차로 인한 표면 형상 구성 요소가 측정 자세의 변화로 인해 희석되고 데이터 처리가 더욱 부드러워져 궁극적으로 표면 형상 보고서에서 "눈에 띄지 않음"으로 나타날 수 있습니다. 그러나 곡률 반경의 측정은 거짓말을 하지 않습니다. DUI로 측정한 곡률 반경 값은 이론값에서 벗어나고 시뮬레이션에 적용한 후 이 편차는 CGH로 측정한 구면 수차와 정확히 동일합니다. CGH + 고양이 눈 조합의 강력한 점은 무엇입니까? 표면 형상 오류와 곡률 반경 오류를 분리합니다. 포즈가 고정된 상태에서 곡률 반경의 편차는 구면 수차이며 숨길 곳이 없습니다. 더욱이 이 구면 수차는 시뮬레이션을 통해 재현할 수 있습니다. 이는 갑자기 나타나는 것이 아니라 이론적 포즈에서 곡률 반경 편차가 불가피하게 나타나는 현상입니다. 이는 일선 운영자에게 무엇을 의미합니까? 고양이 눈의 이론적 자세 보장은 현장 테스트에 실질적인 변화를 가져옵니다.
◆ 소유는 이제 증거를 기반으로 합니다. 거울 배치의 정확성은 더 이상 "줄무늬의 모양"으로 판단되지 않습니다. 고양이 눈 이미지는 줄무늬와 무관한 정량적 자세 판단 기준입니다.
◆ 표면 형상 데이터는 신뢰할 수 있습니다. 포즈가 고정된 상태에서 측정된 표면 형상은 거울 자체의 실제 표면 형상입니다. 곡률 반경이 잘못된 경우 표면 모양은 잘못된 자세로 인해 흐려지지 않고 초점이 맞지 않은 상태를 정확하게 반영합니다.
◆ 재현성: 캐츠아이 이미지의 기준은 작업자에 관계없이 변하지 않습니다. Zhang San과 Li Si가 조정한 포즈는 동일한 포즈입니다.
◆ 서로 다른 장비의 데이터가 충돌하는 경우 문제를 해결할 수 있는 명확한 방법이 있습니다. CGH에는 포즈를 고정하는 고양이의 눈이 있어 이론적인 포즈에서 실제 표면 모양을 측정합니다. 다른 방법을 사용하면 포즈가 엄격하게 고정되지 않으면 "보기 좋은" 데이터가 정확하지 않을 수 있습니다. 이 경우 곡률 반경을 별도로 측정하면 답을 얻을 수 있는 경우가 많습니다. 마지막으로 CGH 테스트 시스템에서는 파면 보상이 가장 자주 언급됩니다. 이는 표면 형태의 정확성을 보장합니다. 그러나 파면 보상은 테스트된 거울과 CGH(Curve Front Gauge) 사이의 자세가 이론적으로 설계된 상태에 있다는 가정에 의존합니다. 고양이 눈은 자세를 고정시키는 "안정화 힘" 역할을 합니다. 포즈를 고정하면 거울의 진짜 모습이 드러납니다. 곡률 반경이 정확하거나 부정확합니다. 아무것도 숨겨져 있지 않습니다. 정밀 테스트에 가장 필요한 것은 바로 신뢰성입니다.
