[论文解读] Characterization of deformable mirrors for the MagAO-X project

Kyle Van Gorkom, Kelsey Miller+5 more|arXiv (Cornell University)|Jul 11, 2018

Adaptive optics and wavefront sensing参考文献 4被引用 5

一句话总结

本文提出了一套用于MagAO-X极端自适应光学系统中可变形镜面（DMs）的高精度表征流程，采用Zygo干涉仪与基于Karhunen-Loève8s的噪声抑制技术，实现了亚纳米级波前平坦度。该方法可实现DMs的精确控制矩阵，使ALPAO DM97在MagAO-X日冕仪孔径上达到1.7nm RMS平坦度，BMC Kilo-DM在光束光斑区域达到3.5nm RMS平坦度。

ABSTRACT

The MagAO-X instrument is an upgrade of the Magellan AO system that will introduce extreme adaptive optics capabilities for high-contrast imaging at visible and near-infrared wavelengths. A central component of this system is a 2040-actuator microelectromechanical (MEMS) deformable mirror (DM) from Boston Micromachines Corp. (BMC) that will operate at 3.63 kHz for high-order wavefront control. Two additional DMs from ALPAO will perform low-order and non-common-path science-arm wavefront correction. The accuracy of the wavefront correction is limited by our ability to command these DMs to a desired shape, which requires a careful characterization of each DM surface. We have developed a characterization pipeline that uses a Zygo Verifire Interferometer to measure the surface response and a Karhunen-Loève transform to remove noise from our measurements. We present our progress in the characterization process and the results of our pipeline applied to an ALPAO DM97 and a BMC Kilo-DM, demonstrating the ability to drive the DMs to a flat of $\lesssim$ 2nm and $\lesssim$ 4nm RMS in our beam footprint on the University of Arizona Wavefront Control (UAWFC) testbed.

研究动机与目标

• 通过精确表征可变形镜面以实现波前精确控制，从而在MagAO-X极端自适应光学系统中实现高对比度成像。
• 通过稳健的信号处理流程，克服测量噪声与环境扰动对DM表面表征的影响。
• 为MagAO-X仪器中使用的MEMS与电磁驱动DM开发可重复、自动化的表征工作流程。
• 在MagAO-X光束光斑与日冕仪孔径上实现亚纳米级波前平坦度，以实现最佳星光抑制。
• 为2040执行器的BMC DM与双ALPAO DM97的集成做好准备，确保其性能指标经验证。

提出的方法

• 利用Zygo Verifire Fizeau干涉仪逐个测量每个DM执行器的表面形变，捕获影响函数（IFs）。
• 采用Karhunen-Loève8s（KL）基分解方法，利用松弛DM表面测量库，从测得的影响函数中减去噪声与环境漂移。
• 基于清理后的影响函数构建控制矩阵，通过执行器响应的线性叠加实现精确波前整形。
• 采用基于Python的自动化工作流，跨服务器同步控制DM并采集干涉数据，形成“指令-测量”循环。
• 使用CACAO软件包实现低延迟DM控制，并与Zygo的Python API集成，用于干涉仪数据采集与处理。
• 根据公式 a = F†s 计算执行器指令（a），其中F†为影响矩阵的伪逆，s为目标表面形状。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效去除可变形镜面影响函数测量中的测量噪声与环境漂移，以提高波前控制精度？
• RQ2 基于Karhunen-Loève8s的噪声抑制技术在多大程度上可提升DM表面表征的保真度？
• RQ3 利用所开发的表征流程，在MagAO-X光束光斑与日冕仪孔径上可实现何种水平的波前平坦度？
• RQ4 非线性执行器响应与执行器间耦合如何影响波前控制性能？是否可建立模型以实现预测性校正？
• RQ5 该表征流程是否可可靠地应用于MEMS（BMC Kilo-DM）与电磁驱动（ALPAO DM97）可变形镜面，并获得一致结果？

主要发现

• 该表征流程成功利用Karhunen-Loève8s分解降低了影响函数测量中的噪声，实现了高保真度的表面重建。
• ALPAO DM97在MagAO-X日冕仪孔径上实现了1.7nm RMS平坦度，全13.5mm孔径上为2.2nm RMS。
• BMC Kilo-DM（32x32）在UA波前控制测试台光束光斑区域实现了3.5nm RMS平坦度，证明了该流程在类似DM上的有效性。
• BMC 2K DM（50x50，2040个执行器）在缺陷掩蔽后，日冕仪孔径上实现11.3nm RMS平坦度，全19.6mm孔径上为16.7nm RMS。
• 该流程可实现精确的控制矩阵用于波前控制，实测性能接近DM表面精度的理论极限。
• 未来表征运行中，使用高反射率Zygo参考平面有望消除薄膜引入的误差，进一步提升测量精度。