一种光学元件缺陷的加工方法

本发明涉及研磨抛光，以及光学元件的加工。

背景技术：

1、随着惯性约束聚变装置和高能激光迅速发展，对强光元件的需求量也日益增加，当前，关于对强光元件的使用主要有以下问题：一是需求高，但制造能力低，无法完全满足需求；二是尽管强光元件的加工工艺不断改进，但元件上架运行后，在高通量激光辐照下仍不可避免地会产生损伤，元件的初始损伤一旦发生，材料的力学、光学、热学等性能会被弱化，在后续的激光辐照下损伤点的横向尺寸和深度都将迅速增长。根据nif的标准，当元件上的损伤导致挡光面积占整个通光区域的3%时，即认为该光学元件达到使用寿命，必须进行更换处理；三是损伤的存在对整个系统的影响很大，它不仅会降低光束质量，还会对下游的元件造成损伤，形成一个恶性循环。因此，为提升元件使用寿命，保证整个系统稳定运行，关于光学元件缺陷的加工至关重要。

2、现有技术中，中国专利文献cn113245931a公开了“一种长方体类光学材料导轨组合加工方法及系统”，此技术方案包括研磨阶段、抛光阶段以及修形与光顺阶段三个加工阶段，研磨阶段包括利用矩形研磨盘做往复加工；抛光阶段包括首先利用磁流变抛光对被加工导轨的加工面进行前序处理，然后利用ccos进行研磨抛光；修形与光顺阶段包括首先利用磁流变机床对被加工导轨的工作面进行确定性加工，然后针对磁流变加工出现的边缘效应和中高频误差采用沥青盘对被加工导轨的导轨面进行光顺加工。该技术方案是针对光学导轨的宏观面形精度加工，其加工对象是毫米级乃至更大尺度的导轨表面，磁流变均匀去除无损伤样件时，粗糙度基本上呈线性变化。但是磁流变均匀去除有损伤缺陷的样件时，元件表面粗糙度产生了比较大的影响，会存在抛光效率低、易产生划痕、拖尾与中频误差难以同步消除的问题。此外，磁流变单次去除深度不合理时，要么导致后续ccos抛光收敛时间过长，要么增加加工复杂度与总修复时间，且过度抛光会破坏低频面形精度。

3、在现有技术中，中国专利文献cn112794655a公开了“用于小尺度损伤缺陷的熔石英元件纳米精度保形修复方法”，该技术方案包括使用磁流变技术对损伤样件均匀去除指定深度；针对磁流变技术加工后的损伤样件使用ccos小磨头技术粗抛光进行修形；判断损伤样件上的小损伤点是否完全修复，若尚未完全修复，则返回继续进行迭代加工，否则对损伤样件使用磁流变技术和ccos小磨头技术进行精修以消除ccos小磨头技术粗抛光过程中产生的划痕并提高面形精度。但是，该方法仅适用于熔石英元件，无法使用其他光学元件，存在显著的材料局限性，其原因在于其严重依赖磁流变液与熔石英的单点化学-机械匹配性，且其迭代判断机制无法适用于硬质晶体的塑性变形损伤以及不透明材料的光学检测。尤其是在面对批量元件或多类型小尺度缺陷时，无法实时评估缺陷去除状态与拖尾演变情况，制约了该组合工艺在在线、高通量修复场景下的工程化应用。

4、综上所述，现有光学元件缺陷的加工技术存在抛光效率低、易产生划痕、拖尾与中频误差难以同步消除的问题。

技术实现思路

1、本发明缓解了现有光学元件缺陷的加工技术存在抛光效率低、易产生划痕、拖尾与中频误差难以同步消除的问题。本发明提供如下方案：

2、一种光学元件缺陷的加工方法，所述方法包括缺陷检测阶段、损伤去除阶段和修形阶段；

3、缺陷检测阶段：通过asfsdi-biyolo表面缺陷智能检测模型，对待加工光学元件进行检测，

4、当检测到损伤点区域或者拖尾区域时，对所述损伤点区域启动损伤去除阶段实现粗抛光；对所述拖尾区域启动修形阶段实现精抛光；

5、否则，完成光学元件缺陷的加工；

6、损伤去除阶段：基于单次最优去除深度，对所述损伤点区域进行磁流变去除，然后再基于ccos粗抛去除量和ccos粗抛光参数，对该损伤点区域进行ccos粗抛光；启动缺陷检测阶段；

7、修形阶段：基于单次最优去除深度，对所述拖尾区域进行磁流变去除，然后再基于ccos精抛去除量和ccos精抛光参数，对所述拖尾区域进行ccos精抛光，启动缺陷检测阶段。

8、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述单次最优去除深度的获得方法为：

9、通过asfsdi-biyolo表面缺陷智能检测模型，对待加工光学元件进行表面质量评估，获得基于不同单次磁流变去除深度，消除检测到的损伤点区域缺陷过程中的中频误差收敛时间、以及消除检测到的拖尾区域缺陷过程中的中频误差收敛时间，将两个收敛时间相等或最接近的单次去除深度作为单次最优去除深度。

10、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述ccos粗抛去除量的范围为500nm至750nm。

11、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述ccos精抛去除量为的范围为150nm至250nm。

12、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述ccos粗抛光参数包括粒径磨料的粒径的范围为1.5至3μm；运动方式为公转。

13、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述ccos精抛光参数包括粒径磨料的粒径的范围为0.3至0.6μm；运动方式为自转。

14、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述磁流变去除的加工参数包括：光栅扫描的步距的范围为0.4mm至2.2mm、抛光轮的转速范围为160rpm至450rpm、流量的范围为85l/min至160l/min、磁场强度的范围为5a至8a、压深系数的范围为0.2至0.6。

15、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述asfsdi-biyolo表面缺陷智能检测模型包括骨干网络和asf-yolo颈部网络；

16、所述骨干网络为，基于现有yolov11网络架构的骨干网络，将c2psa-biformer模块替换其中的c2psa模块。

17、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述c2psa-biformer模块通过c2psa通道-空间联合注意力与biformer双层路由注意力融合获得。

18、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述asf-yolo颈部网络包括尺度序列特征融合ssff模块、三重特征编码tfe模块和通道位置注意力机制。

19、本发明所述的一种光学元件缺陷的加工方法是基于磁流变抛光与ccos小磨头抛光实现的，有效缓解了现有光学元件缺陷的加工技术存在抛光效率低、易产生划痕、拖尾与中频误差难以同步消除的问题。具体有益效果包括：

20、本发明所述的光学元件缺陷的加工方法，构建了“智能感知-在线决策-组合修复”一体化的高效修复工艺框架。相较于中国专利文献cn112794655a的材料局限性，本发明依据光学元件缺陷层的在线实测缺陷损伤数据设定ccos去除量，该机制属于纯物理加工范畴，不受材料化学组分及光学检测波段的制约。仅需调整所述粗抛去除量范围，即可同时适用于脆性玻璃、硬质晶体、单晶硅反射镜强光元件、合束光栅、红外半导体等多种光学元件的缺陷高效修复，在工艺普适性和修复效果上具有本质性提升。

21、此外，在处理效率方面，asfsdi-biyolo表面缺陷智能检测模型不仅实现了对微纳尺度损伤点及拖尾缺陷的快速识别，还用于动态反馈缺陷变化趋势，指导磁流变工艺参数的优化调整，避免无效迭代与过度去除。相比传统依赖离线检测与人工判读的方式，本发明将单次迭代判断时间缩短至秒级，从原来的加工完成-离线检测-计算损伤去除量-上机器二次加工的一个时间周期大致6-10小时，缩短到现在的在线检测在线反馈，单次迭代缩短至秒级，一个周期缩短在2-3小时，大幅提升了整体修复流程的连续性与响应速度。

22、本发明适用于脆性玻璃、硬质晶体、单晶硅反射镜强光元件、合束光栅、红外半导体等多种光学元件。