The Shark-Hartmann sensor is used for variety of applications where wavefonts have to be measured. The Shark-Hartmann sensor measures the local slope of a wavefront. With the measurement, the shape of the wavefront can be reconstructed. However one limitation of conventional Shark-Hartmann sensor is that the spot of each lenslet array has to remain in its subaperture. For steep wavefront slopes, some spots may be out of subapertures so that it is difficult to find to which subapertures they belong which make the determination of the spot displacement very difficult.
In this paper, in order to overcome this restriction, we present algorithms that find location of measured spots and match these spots to their reference points unequivocally even if they are situated far outside subaperture. We first constructed the image of the conventional Shack-Hartmann sensor for highly aberrated wavefront through computer simulation which confirmed that high aberration shift the spots outside its detectable areas. The performance of proposed algorithms is compared with that of the conventional Shark-Hartmann wavefront sensor algorithm. And then we verified new algorithms with test data of a defocus wavefront.
In conclusion, we propose the spot image searching method and the spot image mapping method, which result in an extension of dynamic range of the Shack-Hartmann wavefront sensor.
샥-하트만 센서는 파면을 측정하는 다양한 분야에서 사용된다. 샥-하트만 센서는 파면의 국부적인 기울기를 측정하여 천체 파면의 형상을 복원한다. 그러나 일반적인 샥-하트만 센서는 점영상이 배열렌즈의 각각의 하부개구에 존재해야만 파면측정이 가능한 한가지 단점이 있다. 만일 급격한 기울기의 파면이 샥-하트만센서에 입사하게 되면 점영상들은 배열렌즈의 하부개구 영역을 벗어나게 되어 어는 배열렌즈를 통과한 점영상인지 알수가 없다. 또한 이로인해 측정 점영상의 이동변위를 결정할 수 없어 파면측정이 불가능하다.
본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 측정 점영상의 위치를 먼저 찾고, 이 점영상들과 기준 점영상들을 대응시키므로, 측정 점영상이 배열렌즈의 하부개구에 존재하지 않아도 파면측정이 가능한 알고리즘을 제안한다. 전산모사를 통해서 일반적인 샥-하트만 센서의 측정 영역을 벗어나는 점영상을 생성하고, 이를 제안한 알고리즘에 적용하여 알고리즘을 검증하였으며, 일반적인 알고리즘과 파면측정 성능을 비교하였다. 그리고 디포커스 시스템을 구성하고 측정 실험을 수행한 결과로부터 제안한 알고리즘을 검증하였다.
결론적으로 본 연구에서는 점영상 탐색법과 점영상 대응법을 제안하므로써 샥-하트만 센서의 측정범위를 확장하였다.
