作者:羅昱翔、梁育禎、劉俊葳基於人工智慧之透鏡中頻誤差改善
近年來，光電產業發展推動光學元件加工效率與品質提升，其中氣囊式子孔徑拋光對中頻誤差控制至關重要。傳統螺旋路徑易產生波紋，提高中頻誤差，影響光學性能。本研究優化螺旋路徑模型，分析加工參數對中頻誤差功率譜密度（Power spectral density, PSD）曲線的影響。先利用反應曲面法初步優化參數，再結合支持向量迴歸（Support vector regression, SVR）與高斯過程迴歸（Gaussian processes regression, GPR）進行非線性區域優化。結果顯示，反應曲面最佳化後PSD RMSE值降至1.02×10⁻³ μm³，導入SVR與GPR後進一步降至0.93×10⁻³ μm³，相較未優化最大降低97.0%。PSD曲線平滑，中頻誤差合規率由46.1%提升至91.7%，有效改善中頻誤差，達成最佳化目標。