本项目聚焦于半球谐振子的超精密低损伤制备技术，旨在引入基于衍射神经网络的微缺陷智能识别系统，通过微缺陷在线测量实现磨削工艺优化，从而提升半球谐振子性能指标。项目首先构建半球谐振子振动理论模型，并通过仿真分析谐振子缺陷敏感带与重点形状指标。同时，定义点线面等微缺陷类型，分析各微缺陷的衍射角谱特征，并进行衍射神经网络的设计与布局优化，最终搭建基于衍射神经网络的微缺陷测量仪器原型，实现微缺陷在线测量与磨削工艺优化。

本项目旨在实现半球谐振子的超精密低损伤制备，具体目标包括：（1）建立半球谐振子表面微缺陷与振动性能的映射模型，确立微缺陷的敏感区域；（2）明确半球谐振子加工微缺陷成型机理，优化加工工艺参数；（3）构建表面微缺陷衍射图像数据库，揭示光学表面微缺陷的衍射特征规律；（4）开展D²NN网络布局智能调优，构建易加工部署的D²NN优化设计方案；（5）设计并搭建基于D²NN的微缺陷智能识别仪器；（6）进行微缺陷智能识别仪器的功能测试，研究半球谐振子低损伤制备技术。

项目围绕半球谐振子的超精密低损伤制备需求，创新性建立了基于代表性体积元的半球谐振子加工缺陷仿真建模方法，建立了谐振子表面缺陷与振动性能映射模型。提出了基于微分熵的D²NN微缺陷识别网络布局优化方法，建立了基于D²NN的衍射特征识别网络模型。提出了基于D²NN的光学表面微缺陷智能识别方法，搭建了一套微缺陷智能识别仪器，形成了一套智能识别软件，并进行了微缺陷在线测量，提出了一组优化后超精密磨削工艺参数。