CN113551885B - 微镜装置的寿命预测方法及装置、计算机可读存储介质 - Google Patents

微镜装置的寿命预测方法及装置、计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种微镜装置的寿命预测方法。所述寿命预测方法包括：获取到N个微镜装置组中各个微镜装置组在各自相应的偏转应力下的疲劳次数；根据各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数，获得对微镜装置的寿命进行预测的寿命预测模型。本发明还提供了一种微镜装置的寿命预测装置装置和和计算机可读存储存储介质。本发明能够实现对微镜装置的寿命的预测。此外，本发明的预测不需要高温等恶劣环境，不需要任何设备，操作简单，常温即可完成加速老化进程。进一步地，还可以节省时间，能够快速预估微镜装置的寿命。

Description

微镜装置的寿命预测方法及装置、计算机可读存储介质
技术领域
本发明属于微电子机械技术领域，具体地讲，涉及一种微镜装置的寿命预测方法及装置、计算机可读存储介质。
背景技术
微镜装置是利用光刻、刻蚀、薄膜生长等精密微纳加工技术制作的一种光学器件，其利用特定的驱动器使微镜镜面发生一定频率和角度的偏转，从而在光路中作为一种重要元件，可以实现光束的传递、激光的指向偏转、3D扫描等功能。
对于微镜装置而言，其发生失效的方式包括：工作次数导致的疲劳、外力冲击和/或振动等导致的断裂等方式，因此作为一个在各应用场景扮演着关键角色的器件，微镜装置的寿命可靠性是至关重要的。因此，有必要提供一种能够预测微镜装置的寿命的方法。
发明内容
为了解决上述现有技术存在的技术问题，本发明的目的在于提供一种能够对微镜装置的寿命进行预测的微镜装置的寿命预测方法及装置、计算机可读存储介质。
根据本发明的一方面，提供了一种微镜装置的寿命预测方法，所述寿命预测方法包括：获取到N个微镜装置组中各个微镜装置组在各自相应的偏转应力下的疲劳次数；根据各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数，获得对微镜装置的寿命进行预测的寿命预测模型。
在根据本发明的一方面的微镜装置的寿命预测方法中，每个微镜装置组包括M个微镜装置，其中，不同的微镜装置组所对应的偏转应力不同，第i个微镜装置组中各个微镜装置对应同一偏转应力，并且第i个微镜装置组中各个微镜装置对应同一偏转频率；其中，计算出N个微镜装置组中各个微镜装置组在各自相应的偏转应力下的疲劳次数包括：获取第i个微镜装置组中各个微镜装置在对应的同一偏转应力下的疲劳时间，其中，1≤i≤N且i是正整数；利用第i个微镜装置组中各个微镜装置的疲劳时间之和除以第i个微镜装置组中微镜装置的数量M，以计算出第i个微镜装置组的平均疲劳时间；利用第i个微镜装置组的平均疲劳时间乘以第i个微镜装置组中各个微镜装置对应的同一偏转频率，以计算出第i个微镜装置组的疲劳次数。
在根据本发明的一方面的微镜装置的寿命预测方法中，第i个微镜装置组中各个微镜装置对应同一偏转应力iτ，其中，τ表示基准的偏转应力。
在根据本发明的一方面的微镜装置的寿命预测方法中，所述寿命预测模型为线性寿命预测模型，所述线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的对数，所述线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数的对数。
在根据本发明的一方面的微镜装置的寿命预测方法中，根据各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数，获得对微镜装置的寿命进行预测的线性寿命预测模型包括：利用各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数构建起非线性寿命预测模型，其中，所述非线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的负常数次幂，所述非线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数；对所述非线性寿命预测模型的因变量和子变量分别取对数，以构建得到所述线性寿命预测模型。
根据本发明的另一方面，还提供了一种微镜装置的寿命预测装置，所述寿命预测装置包括：疲劳次数获取模块，被构造为获取N个微镜装置组中各个微镜装置组在各自相应的偏转应力下的疲劳次数；寿命模型获取模块，被构造为根据各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数，获得对微镜装置的寿命进行预测的寿命预测模型。
在根据本发明的另一方面的微镜装置的寿命预测装置中，每个微镜装置组包括M个微镜装置，其中，不同的微镜装置组所对应的偏转应力不同，第i个微镜装置组中各个微镜装置对应同一偏转应力，并且第i个微镜装置组中各个微镜装置对应同一偏转频率；其中，所述疲劳次数获取模块包括：疲劳时间获取单元，被构造为获取第i个微镜装置组中各个微镜装置在对应的同一偏转应力下的疲劳时间，其中，1≤i≤N且i是正整数；平均疲劳时间计算单元，被构造为利用第i个微镜装置组中各个微镜装置的疲劳时间之和除以第i个微镜装置组中微镜装置的数量M，以计算出第i个微镜装置组的平均疲劳时间；疲劳次数计算单元，被构造为利用第i个微镜装置组的平均疲劳时间乘以第i个微镜装置组中各个微镜装置对应的同一偏转频率，以计算出第i个微镜装置组的疲劳次数。
在根据本发明的另一方面的微镜装置的寿命预测装置中，所述寿命预测模型为线性寿命预测模型，所述线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的对数，所述线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数的对数。
在根据本发明的另一方面的微镜装置的寿命预测装置中，所述寿命模型获取模块包括：非线性模型构建单元，被构造为利用各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数构建起非线性寿命预测模型，其中，所述非线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的负常数次幂，所述非线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数；线性模型构建单元，被构造为对所述非线性寿命预测模型的因变量和子变量分别取对数，以构建得到所述线性寿命预测模型。
根据本发明的又一方面，又提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有微镜装置的寿命预测程序，所述微镜装置的寿命预测程序被处理器执行时实现如上述的微镜装置的寿命预测方法。
本发明的有益效果：本发明通过构建寿命预测模型来实现对微镜装置的寿命进行预测。此外，本发明的微镜装置的寿命预测方法和装置，不需要高温等恶劣环境，不需要任何设备，操作简单，常温即可完成加速老化进程。进一步地，还可以节省时间，能够快速预估微镜装置的寿命。
附图说明
通过结合附图进行的以下描述，本发明的实施例的上述和其它方面、特点和优点将变得更加清楚，附图中：
图1是一种二维的MEMS微镜的结构示意图；
图2是根据本发明的实施例的微镜装置的寿命预测方法的流程图；
图3是根据本发明的实施例的微镜装置的寿命预测装置的模块图。
具体实施方式
以下，将参照附图来详细描述本发明的具体实施例。然而，可以以许多不同的形式来实施本发明，并且本发明不应该被解释为限制于这里阐述的具体实施例。相反，提供这些实施例是为了解释本发明的原理及其实际应用，从而使本领域的其他技术人员能够理解本发明的各种实施例和适合于特定预期应用的各种修改。
微镜装置，尤其是MEMS微镜装置作为一种机械响应结构，具有多阶模态振型，例如包括扭转模式、面内滑动模式、面外滑动模式、面内摇摆模式以及面外摇摆模式等。无论是那种模式，微镜装置在工作中都会出现疲劳(主要是指携带微镜进行偏转的偏转轴的疲劳)，从而因疲劳而导致微镜装置失效。
本发明提出的微镜装置的寿命预测方法可适用于上述多个模式中的至少一个中。以下，以扭转模式和面外摇摆模式进行描述，应当理解的是，其他模式也适用下面的描述。
下面，以一个二维的MEMS微镜装置作为微镜装置的示例来对微镜装置的寿命预测方法进行详细描述。当让，应当理解的是，本发明的微镜装置并不以二维的MEMS微镜装置为限制，例如一维的微镜装置、三维的微镜装置等均在本发明所涵盖的范围内。在二维的MEMS微镜装置中，存在扭转模式和/或面外摇摆模式，而在扭转模式和/或面外摇摆模式的情况下，偏转轴的偏转应力主要是扭转应力和/或弯曲应力。具体请参看下面的描述。
图1是一种二维的MEMS微镜的结构示意图。需要说明的是，在图1中，为了便于图示，未示出各部件的厚度。应当理解的是，实际中各部件是具有一定厚度的。
参照图1，该二维的MEMS微镜装置包括：微镜1、内偏转轴2、环部3以及外偏转轴4。
具体地，在本实施例中，内偏转轴2的数量为两个，但本发明并不限制于此。而微镜1呈圆柱状，当然本发明也并不限制于此。两个内偏转轴2分别连接到微镜1的侧面上，并且两个内偏转轴2的轴向延伸汇接到微镜1的中心轴线。当然，微镜1的中心轴线指的是微镜1的两个底圆的圆心连线。进一步地，两个内偏转轴2的轴向所在直线重合(或称共线)。这样，微镜1可以绕两个内偏转轴2进行偏转(即扭转，处于扭转模式)。其中，图1所示的微镜1沿两个内偏转轴2进行逆时针的偏转，当然这仅是一种示例。
此外，环部3围绕微镜1。具体地，环部3呈圆环柱状，当然这仅是一种示例，本发明并不限制于此。环部3和微镜1具有相同的中心轴线。两个内偏转轴2还连接到环部3的内环面上。外偏转轴4的数量为两个，但本发明并不限制于此。两个外偏转轴4分别连接到环部3的外环面上，并且两个外偏转轴4 的轴向延伸汇接到微镜1的中心轴线，即环部3的中心轴线上。进一步地，两个外偏转轴4的轴向所在直线重合(或称共线)。
这样，当微镜1绕两个内偏转轴2进行偏转(即扭转，处于扭转模式)时，可以激发两个外偏转轴4进行如图1所示的上下偏转(即弯曲，处于面外摇摆模式)，此时制作偏转轴(内偏转轴2和外偏转轴4)的材料的疲劳特性主要由弯曲应力作为主导，因此仅需预测到外偏转轴4的寿命即可预测到整个微镜装置的寿命。而针对一维的微镜装置(不包括上述的环部3和外偏转轴4)，由于主要是扭转应力，因此预测到内偏转轴2的寿命即可预测到整个微镜装置的寿命。通过这里的描述可以得知，微镜装置的寿命主要由偏转轴的寿命来决定，因此预测微镜装置的寿命即等于预测偏转轴的寿命。
以下针对一些基本概念进行介绍。
第一，微镜装置的疲劳时间指的是微镜装置(获取偏转轴)以一定的偏转频率开始进行偏转时到微镜装置失效所进行的偏转时间。
第二，微镜装置的疲劳次数指的是微镜装置的疲劳乘以微镜装置的偏转频率。
第三，微镜装置的正常偏转应力指的是微镜装置在常规的正常使用时被驱动的偏转应力。因此，可以知道的是，本实施例的对微镜装置进行寿命预测的设定的偏转应力至少有部分不是正常偏转应力，具体将在下面说明。
下面结合上面给出的示例对根据本发明的实施例的微镜装置的寿命预测方法和寿命预测装置进行详细的描述。应当理解的是，针对图1所示的二维的微镜装置，微镜装置的寿命主要由偏转轴(外偏转轴4)的弯曲应力来决定，因此构建寿命预测方法所采用的偏转应力指的是弯曲应力。此外，如果针对一维的微镜装置，微镜装置的寿命主要由偏转轴的扭转应力来决定，因此构建寿命预测方法所采用的偏转应力指的是扭转应力。
进一步地，在下面的描述中，提供了N个微镜装置组，其中N为大于或等于1的正整数。其中，每个微镜装置组包括M个微镜装置，其中，M为大于或等于1的正整数；也就是说，总共提供了N×M个微镜装置。其中，这N×M 个微镜装置中的每个微镜装置均采用图1所示的微镜装置，也就是说，这N×M 个微镜装置均相同。
此外，设定各个微镜装置组所对应的偏转应力各不相同。这里，优选地，第i个微镜装置组所对应的偏转应力为iτ，其中，τ表示基准的偏转应力的大小， 2≤i≤N。也就是说，第1个微镜装置组所对应的偏转应力为τ，第2个微镜装置组所对应的偏转应力为2τ，……，依次类推，第N个微镜装置组所对应的偏转应力为Nτ。
这里，所述的偏转应力是施加到图1所示的外偏转轴4上的弯曲应力，当然，不同的偏转应力代表图1所示的外偏转轴4与水平面的夹角不同。此外，应当理解的是，针对某一个微镜装置组，其所包括的所有微镜装置所对应的偏转应力都相同；也就是说，针对第i个微镜装置组，第i个微镜装置组中所有的微镜装置所对应的偏转应力均为iτ。
此外，设定第i个微镜装置组所对应的偏转频率是fi，并且第i个微镜装置组中所有的微镜装置的偏转频率均为fi。当然，不同的微镜装置组所对应的偏转频率可以相同或者不相同，本发明并不作具体限定。
图2是根据本发明的实施例的微镜装置的寿命预测方法的流程图。参照图2，根据本发明的实施例的微镜装置的寿命预测方法包括步骤S110和步骤S120。
具体地，在步骤S110中，获取到N个微镜装置组中各个微镜装置组在各自相应的偏转应力下的疲劳次数。
作为实现步骤S110的一种实施方式，具体如下。
首先，获取第i个微镜装置组中各个微镜装置在对应的同一偏转应力下的疲劳时间。
具体地，获取第1个微镜装置组中各个微镜装置在偏转应力为τ的作用下的疲劳时间。也就是说，针对第1个微镜装置组，能够获取到其包括的每一个微镜装置在偏转应力为τ的作用下的疲劳时间，从而获得针对第1个微镜装置组的 M个疲劳时间。
获取第2个微镜装置组中各个微镜装置在偏转应力为2τ的作用下的疲劳时间。也就是说，针对第2个微镜装置组，能够获取到其包括的每一个微镜装置在偏转应力为2τ的作用下的疲劳时间，从而获得针对第2个微镜装置组的M个疲劳时间。
……
依次类推；获取第N个微镜装置组中各个微镜装置在偏转应力为Nτ的作用下的疲劳时间。也就是说，针对第N个微镜装置组，能够获取到其包括的每一个微镜装置在偏转应力为Nτ的作用下的疲劳时间，从而获得针对第N个微镜装置组的M个疲劳时间。
其次，利用第i个微镜装置组中各个微镜装置的疲劳时间之和除以第i个微镜装置组中微镜装置的数量M，以计算出第i个微镜装置组的平均疲劳时间。
具体地，利用针对第1个微镜装置组中各个微镜装置的疲劳时间之和(即针对第1个微镜装置组的M个疲劳时间之和)除以第1个微镜装置组中微镜装置的数量M，以计算出第1个微镜装置组的平均疲劳时间。
利用针对第2个微镜装置组中各个微镜装置的疲劳时间之和(即针对第2 个微镜装置组的M个疲劳时间之和)除以第2个微镜装置组中微镜装置的数量 M，以计算出第2个微镜装置组的平均疲劳时间。
……
依次类推；利用针对第N个微镜装置组中各个微镜装置的疲劳时间之和(即针对第N个微镜装置组的M个疲劳时间之和)除以第N个微镜装置组中微镜装置的数量M，以计算出第N个微镜装置组的平均疲劳时间。
最后，利用第i个微镜装置组的平均疲劳时间乘以第i个微镜装置组中各个微镜装置对应的同一偏转频率，以计算出第i个微镜装置组的疲劳次数。
具体地，利用第1个微镜装置组的平均疲劳时间乘以第1个微镜装置组中各个微镜装置对应的同一偏转频率(即第1个微镜装置组所对应的偏转频率)，以计算出第1个微镜装置组的疲劳次数。
利用第2个微镜装置组的平均疲劳时间乘以第2个微镜装置组中各个微镜装置对应的同一偏转频率(即第2个微镜装置组所对应的偏转频率)，以计算出第2个微镜装置组的疲劳次数。
……
依次类推；利用第N个微镜装置组的平均疲劳时间乘以第N个微镜装置组中各个微镜装置对应的同一偏转频率(即第N个微镜装置组所对应的偏转频率)，以计算出第N个微镜装置组的疲劳次数。
继续参照图2，在步骤S120中，根据各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数，获得对微镜装置的寿命进行预测的寿命预测模型。
作为实现步骤S120的一种实施方式，具体如下。
首先，利用各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数构建起非线性寿命预测模型，其中，所述非线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的负常数次幂，所述非线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数。
具体地，由上述可知，每个微镜装置组具有相应的偏转应力和疲劳次数。例如，第一微镜装置组具有偏转应力S1(其偏转应力大小为τ)和疲劳次数Q1；第二微镜装置组具有偏转应力S2(其偏转应力大小为2τ)和疲劳次数Q2；……；第N微镜装置组具有偏转应力SN(其偏转应力大小为Nτ)和疲劳次数QN。如此，以偏转应力为横坐标，疲劳次数为纵坐标，即坐标(S1，Q1)、坐标(S2， Q2)、……、坐标(SN，QN)拟合出一曲线图，表示该曲线图的为非线性寿命预测模型。也就是说，非线性寿命预测模型可被表示为：Q＝KS-n，其中，Q表示偏劳次数，而S表示偏转应力，K表示一个正常数(模型常数)，n也是表示一个正常数。即，该非线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的负常数次幂，该非线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数。
其次，对所述非线性寿命预测模型的因变量和子变量分别取对数，以构建得到所述线性寿命预测模型。
具体地，对上面的非线性寿命预测模型进行线性化处理，即对Q＝KS-n的因变量和自变量分别取对数，从而构建得到线性寿命预测模型lnQ＝lnK-nlnS。也就是说，线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的对数，并且线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数的对数。
当然，需要说明的是，在本发明的微镜装置的寿命预测方法中，并不限制于上述的线性寿命预测模型的构建方式，其还可以是其他合适的构建方式。
图3是根据本发明的实施例的微镜装置的寿命预测装置的模块原理图。参照图3，根据本发明的实施例的微镜装置的寿命预测装置包括：疲劳次数获取模块310和寿命模型获取模块320。
具体地，疲劳次数获取模块310用于获取N个微镜装置组中各个微镜装置组在各自相应的偏转应力下的疲劳次数。
作为构造疲劳次数获取模块310的一种实施方式，具体地，疲劳次数获取模块310包括：疲劳次数获取单元311、平均疲劳时间计算单元312和疲劳次数计算单元313。
进一步地，疲劳次数获取单元311用于获取第i个微镜装置组中各个微镜装置在对应的同一偏转应力下的疲劳时间。
具体地，疲劳次数获取单元311获取第1个微镜装置组中各个微镜装置在偏转应力为τ的作用下的疲劳时间。也就是说，针对第1个微镜装置组，疲劳次数获取单元311能够获取到其包括的每一个微镜装置在偏转应力为τ的作用下的疲劳时间，从而获得针对第1个微镜装置组的M个疲劳时间。
疲劳次数获取单元311获取第2个微镜装置组中各个微镜装置在偏转应力为2τ的作用下的疲劳时间。也就是说，针对第2个微镜装置组，疲劳次数获取单元311能够获取到其包括的每一个微镜装置在偏转应力为2τ的作用下的疲劳时间，从而获得针对第2个微镜装置组的M个疲劳时间。
……
依次类推；疲劳次数获取单元311获取第N个微镜装置组中各个微镜装置在偏转应力为Nτ的作用下的疲劳时间。也就是说，针对第N个微镜装置组，疲劳次数获取单元311能够获取到其包括的每一个微镜装置在偏转应力为Nτ的作用下的疲劳时间，从而获得针对第N个微镜装置组的M个疲劳时间。
此外，平均疲劳时间计算单元312用于利用第i个微镜装置组中各个微镜装置的疲劳时间之和除以第i个微镜装置组中微镜装置的数量M，以计算出第i 个微镜装置组的平均疲劳时间。
具体地，平均疲劳时间计算单元312利用针对第1个微镜装置组中各个微镜装置的疲劳时间之和(即针对第1个微镜装置组的M个疲劳时间之和)除以第1个微镜装置组中微镜装置的数量M，以计算出第1个微镜装置组的平均疲劳时间。
平均疲劳时间计算单元312利用针对第2个微镜装置组中各个微镜装置的疲劳时间之和(即针对第2个微镜装置组的M个疲劳时间之和)除以第2个微镜装置组中微镜装置的数量M，以计算出第2个微镜装置组的平均疲劳时间。
……
依次类推；平均疲劳时间计算单元312利用针对第N个微镜装置组中各个微镜装置的疲劳时间之和(即针对第N个微镜装置组的M个疲劳时间之和)除以第N个微镜装置组中微镜装置的数量M，以计算出第N个微镜装置组的平均疲劳时间。
疲劳次数计算单元313用于利用第i个微镜装置组的平均疲劳时间乘以第i 个微镜装置组中各个微镜装置对应的同一偏转频率，以计算出第i个微镜装置组的疲劳次数。
具体地，疲劳次数计算单元313利用第1个微镜装置组的平均疲劳时间乘以第1个微镜装置组中各个微镜装置对应的同一偏转频率(即第1个微镜装置组所对应的偏转频率)，以计算出第1个微镜装置组的疲劳次数。
疲劳次数计算单元313利用第2个微镜装置组的平均疲劳时间乘以第2个微镜装置组中各个微镜装置对应的同一偏转频率(即第2个微镜装置组所对应的偏转频率)，以计算出第2个微镜装置组的疲劳次数。
……
依次类推；疲劳次数计算单元313利用第N个微镜装置组的平均疲劳时间乘以第N个微镜装置组中各个微镜装置对应的同一偏转频率(即第N个微镜装置组所对应的偏转频率)，以计算出第N个微镜装置组的疲劳次数。
继续参照图3，寿命模型获取模块320用于根据各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数，获得对微镜装置的寿命进行预测的寿命预测模型。
作为构造寿命模型获取模块320的一种实施方式，具体地，寿命模型获取模块320包括：非线性模型构建单元321、线性模型构建单元322。
具体地，非线性模型构建单元321用于利用各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数构建起非线性寿命预测模型，其中，所述非线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的负常数次幂，所述非线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数。
具体地，由上述可知，每个微镜装置组具有相应的偏转应力和疲劳次数。例如，第一微镜装置组具有偏转应力S1(其偏转应力大小为τ)和疲劳次数Q1；第二微镜装置组具有偏转应力S2(其偏转应力大小为2τ)和疲劳次数Q2；……；第N微镜装置组具有偏转应力SN(其偏转应力大小为Nτ)和疲劳次数QN。如此，非线性模型构建单元321以偏转应力为横坐标，疲劳次数为纵坐标，即坐标(S1，Q1)、坐标(S2，Q2)、……、坐标(SN，QN)拟合出一曲线图，表示该曲线图的为非线性寿命预测模型。也就是说，非线性寿命预测模型可被表示为：Q＝KS-n，其中，Q表示偏劳次数，而S表示偏转应力，K表示一个正常数 (模型常数)，n也是表示一个正常数。即，该非线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的负常数次幂，该非线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数。
线性模型构建单元322用于对所述非线性寿命预测模型的因变量和子变量分别取对数，以构建得到所述线性寿命预测模型。
线性模型构建单元322对上面的非线性寿命预测模型进行线性化处理，即对Q＝KS-n的因变量和自变量分别取对数，从而构建得到线性寿命预测模型lnQ＝lnK-nlnS。也就是说，线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的对数，并且线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数的对数。
当然，需要说明的是，在本发明的微镜装置的寿命预测装置中，并不限制于上述的线性寿命预测模型的构建方式，其还可以是其他合适的构建方式。
综上所述，根据本发明的实施例的微镜装置的寿命预测方法和装置，通过构建寿命预测模型来实现对微镜装置的寿命进行预测。此外，根据本发明的实施例的微镜装置的寿命预测方法和装置，不需要高温等恶劣环境，不需要任何设备，操作简单，常温即可完成加速老化进程。进一步地，还可以节省时间，能够快速预估微镜装置的寿命。
本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有微镜装置的寿命预测程序，所述微镜装置的寿命预测程序被处理器执行时实现如图1所示的微镜装置的寿命预测方法。
存储器可能包括计算机可读存储介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(Flash RAM)。存储器是计算机可读存储介质的示例。
计算机可读存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机可读存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器 (CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带、磁盘存储、量子存储器、基于石墨烯的存储介质或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
在本说明书一个或多个实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
以上所述仅为本说明书一个或多个实施例的较佳实施例而已，并不用以限制本说明书一个或多个实施例，凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书一个或多个实施例保护的范围之内。

Claims (8)

1.一种微镜装置的寿命预测方法，其特征在于，所述寿命预测方法包括：
获取到N个微镜装置组中各个微镜装置组在各自相应的偏转应力下的疲劳次数；
根据各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数，获得对微镜装置的寿命进行预测的寿命预测模型；
其中，每个微镜装置组包括M个微镜装置，其中，不同的微镜装置组所对应的偏转应力不同，第i个微镜装置组中各个微镜装置对应同一偏转应力，并且第i个微镜装置组中各个微镜装置对应同一偏转频率；
其中，获取到N个微镜装置组中各个微镜装置组在各自相应的偏转应力下的疲劳次数包括：
获取第i个微镜装置组中各个微镜装置在对应的同一偏转应力下的疲劳时间，其中，1≤i≤N且i是正整数；
利用第i个微镜装置组中各个微镜装置的疲劳时间之和除以第i个微镜装置组中微镜装置的数量M，以计算出第i个微镜装置组的平均疲劳时间；
利用第i个微镜装置组的平均疲劳时间乘以第i个微镜装置组中各个微镜装置对应的同一偏转频率，以计算出第i个微镜装置组的疲劳次数。
2.根据权利要求1所述的寿命预测方法，其特征在于，第i个微镜装置组中各个微镜装置对应同一偏转应力iτ，其中，τ表示基准的偏转应力。
3.根据权利要求1或2所述的寿命预测方法，其特征在于，所述寿命预测模型为线性寿命预测模型，所述线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的对数，所述线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数的对数。
4.根据权利要求3所述的寿命预测方法，其特征在于，根据各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数，获得对微镜装置的寿命进行预测的线性寿命预测模型包括：
利用各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数构建起非线性寿命预测模型，其中，所述非线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的负常数次幂，所述非线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数；
对所述非线性寿命预测模型的因变量和子变量分别取对数，以构建得到所述线性寿命预测模型。
5.一种微镜装置的寿命预测装置，其特征在于，所述寿命预测装置包括：
疲劳次数获取模块，被构造为获取N个微镜装置组中各个微镜装置组在各自相应的偏转应力下的疲劳次数；
寿命模型获取模块，被构造为根据各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数，获得对微镜装置的寿命进行预测的寿命预测模型；
其中，每个微镜装置组包括M个微镜装置，其中，不同的微镜装置组所对应的偏转应力不同，第i个微镜装置组中各个微镜装置对应同一偏转应力，并且第i个微镜装置组中各个微镜装置对应同一偏转频率；
其中，所述疲劳次数获取模块包括：
疲劳时间获取单元，被构造为获取第i个微镜装置组中各个微镜装置在对应的同一偏转应力下的疲劳时间，其中，1≤i≤N且i是正整数；
平均疲劳时间计算单元，被构造为利用第i个微镜装置组中各个微镜装置的疲劳时间之和除以第i个微镜装置组中微镜装置的数量M，以计算出第i个微镜装置组的平均疲劳时间；
疲劳次数计算单元，被构造为利用第i个微镜装置组的平均疲劳时间乘以第i个微镜装置组中各个微镜装置对应的同一偏转频率，以计算出第i个微镜装置组的疲劳次数。
6.根据权利要求5所述的寿命预测装置，其特征在于，所述寿命预测模型为线性寿命预测模型，所述线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的对数，所述线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数的对数。
7.根据权利要求6所述的寿命预测装置，其特征在于，所述寿命模型获取模块包括：
非线性模型构建单元，被构造为利用各个微镜装置组各自相应的偏转应力和疲劳次数构建起非线性寿命预测模型，其中，所述非线性寿命预测模型的自变量为偏转应力的负常数次幂，所述非线性寿命预测模型的因变量为疲劳次数；
线性模型构建单元，被构造为对所述非线性寿命预测模型的因变量和子变量分别取对数，以构建得到所述线性寿命预测模型。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有微镜装置的寿命预测程序，所述微镜装置的寿命预测程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的微镜装置的寿命预测方法。
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