他首先提議道。
面形檢測過程中的誤差主要來源于三個方面：運動軸誤差、探頭誤差和位置偏移誤差。
前兩者對于接觸法和非接觸法來說并沒有太大差別，因此非接觸法的精度問題主要就出現在位置偏移誤差上面——
由于沒有一個可以直接接觸型面，并直接確定測量參考原點的探頭，所以非接觸設備捕獲到的誤差數據，本質上相當于面型誤差和位置偏移誤差的疊加。
只有通過算法分離掉后者，才能得到相對精確的結果。
所以秦少鋒的思路其實是沒錯的。
但重新標定觀測點這個辦法……
基本相當于電腦出故障以后的“重啟一下試試”。
算是實在找不出具體原因之后，帶著點玄學色彩的嘗試。
雖然有些時候確有奇效，但對于光學工程專業的研究人員來說，就有點上不得臺面了。
所以，幾乎是立即就被布拉特給否了：
“意義不大。”
他擺了擺手，接著直接開始給秦少鋒分析誤差原因：
“目前這套設備的校準邏輯是基于非球面二維模型的，雖然已經利用高斯-牛頓法進行了一些修正，但本質上，測量得到的非球面中心仍然不是實際型面的中心，并且二維化之后得到的模型曲線也不是非球面的子午線，所以僅僅重置觀測點是不會有效果的……”
能在看到實驗報告之前就給出如此具體的解釋，讓后者不由得感慨，到底姜還是老的辣。
但這種情緒僅僅維持了不到兩秒鐘。
只聽到布拉特稍作停頓，接著繼續說道：
“而且更重要的是，我昨天晚上已經試過了，沒用……”
“……”
濾鏡瞬間破碎了。
當然，活還是得接著干。
一番思索之后，秦少鋒又想到了新的路子：
“那如果我們給這臺設備升級一部性能更好的控制計算機，是不是就可以略過二維模型計算這一步，直接用三維校正算法獲得空間內的圓心和非球型面坐標？”
這一次，倒是沒有被直接否決。
“三維校正算法的問題是容易出現局部收斂……導致出現誤差特別離譜的離群值，在工業化生產中非常難以接受……”
布拉特顯然已經思考過很長時間了：
“實際上，如果能克服局部收斂問題的話，那我們只需要通過仿真生成帶有位置誤差和面形誤差的三維非球面數據，接著把生成的坐標點跟標準的非球面方程作對比，得到各坐標點的誤差，最后再利用均方根誤差最小原理，就可以迭代優化出相應的位置誤差……”
實際上，非球面并不意味著毫無規律，其標準方程一般是二次曲面疊加高次項系數，在三維空間中只存在旋轉和平移，無需考慮沿z軸的旋轉，也就是僅存在6個自由度的變化，至于位置參數則可以用兩個包含二階偏導的三階矩陣和三個誤差項共同表示。
因此，最后的問題可以歸納為：利用一個合理的全局優化算法優化目標函數，使其誤差函數值最小。