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光学波前传感技术研究进展
1
作者
孙思蔚
魏静轩
刘永
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期672-684,共13页
光学波前是光波相位面的几何表示,光学波前传感技术通过检测光波传播路径中的相位变化来分析物体的性质。该技术广泛应用于大气湍流检测、光学元件缺陷分析、生物样品研究等领域,在天文学、自适应光学、显微成像、激光系统和生物医学等...
光学波前是光波相位面的几何表示,光学波前传感技术通过检测光波传播路径中的相位变化来分析物体的性质。该技术广泛应用于大气湍流检测、光学元件缺陷分析、生物样品研究等领域,在天文学、自适应光学、显微成像、激光系统和生物医学等方面具有重要作用。然而,常见探测器仅对光强度敏感,为了探测光学波前,通常需要在探测前端使用一系列复杂的光学元件,这导致系统体积庞大、成本高昂且结构复杂。近年来,随着微纳光学和人工智能等领域的不断进展,涌现出一系列基于新原理、新器件和新算法的集成化、小型化和高性能的光学波前传感技术。该论文系统综述了近期光学波前传感技术的研究进展,并根据其原理将其分为干涉型和非干涉型两大类,具体包括剪切干涉型、光栅干涉型、近场干涉型、算法重构型和维度关联型等技术。最后,总结了当前领域尚存的挑战,并展望了未来可能的研究方向。
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关键词
光学波前传感
微纳
光学
人工智能
自适应
光学
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职称材料
混合模型算法在无波前传感自适应光学中的应用
被引量:
3
2
作者
刘武杰
元秀华
+2 位作者
周泽宇
李奇
赵茗
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期43-52,共10页
应用Lukosz预校正模型算法可以校正波前畸变的低阶像差,缩小迭代算法的搜寻范围;应用自适应余弦衰减的随机并行梯度下降(AcSPGD)算法可以补偿波前畸变的高阶像差,提升迭代算法的校正精度。本文提出了一种基于预校正模型和AcSPGD算法的...
应用Lukosz预校正模型算法可以校正波前畸变的低阶像差,缩小迭代算法的搜寻范围;应用自适应余弦衰减的随机并行梯度下降(AcSPGD)算法可以补偿波前畸变的高阶像差,提升迭代算法的校正精度。本文提出了一种基于预校正模型和AcSPGD算法的混合模型算法,并将其应用于无波前传感自适应光学系统中校正湍流大气产生的畸变波前,最后搭建实验光路验证了算法的有效性。结果表明,混合模型算法的校正速率是常用的随机并行梯度下降(SPGD)算法的3倍,且校正精度比传统的Lukosz模型算法更高,应用于无波前传感自适应光学系统中有效减小了光场波前的相位起伏,提高了远场光斑斯特列尔比(SR),使自由空间光通信(FSO)系统的通信性能得到有效提升。
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关键词
自由空间光通信
无
波
前
传
感
自适应
光学
随机并行梯度下降算法
Lukosz模型
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职称材料
基于无波前传感的菲涅耳透镜像差校正实验
被引量:
2
3
作者
文良华
杨平
+6 位作者
杨康建
陈善球
王帅
刘文劲
孔庆峰
杨静静
许冰
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期93-99,共7页
为提高薄膜菲涅耳透镜成像性能,采用无波前传感的自适应光学系统对菲涅耳透镜点目标成像的波前像差进行实验校正.像差校正控制采用随机并行梯度下降算法,以远场光斑像清晰度函数为优化指标,算法迭代数十次后收敛.系统闭环校正后,焦平面...
为提高薄膜菲涅耳透镜成像性能,采用无波前传感的自适应光学系统对菲涅耳透镜点目标成像的波前像差进行实验校正.像差校正控制采用随机并行梯度下降算法,以远场光斑像清晰度函数为优化指标,算法迭代数十次后收敛.系统闭环校正后,焦平面光斑等效半径缩小了43%,二阶矩为0.997 5,接近理想极限1,像清晰函数值和峰值光强提高了一倍,光强的半高全宽达到1.2倍衍射极限,调制传递函数的中频分量显著提高.实验结果表明该方法结实现构简单,能快速、有效地校正菲涅耳透镜波前像差,改善系统的成像性能,可应用于大口径、轻量化的空间望远镜.
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关键词
菲涅耳透镜
波
前
畸变
无
波
前
传
感
自适应
光学
像差校正
成像系统
空间望远镜
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职称材料
题名
光学波前传感技术研究进展
1
作者
孙思蔚
魏静轩
刘永
机构
电子科技大学光电科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期672-684,共13页
基金
国家自然科学基金(62375042)。
文摘
光学波前是光波相位面的几何表示,光学波前传感技术通过检测光波传播路径中的相位变化来分析物体的性质。该技术广泛应用于大气湍流检测、光学元件缺陷分析、生物样品研究等领域,在天文学、自适应光学、显微成像、激光系统和生物医学等方面具有重要作用。然而,常见探测器仅对光强度敏感,为了探测光学波前,通常需要在探测前端使用一系列复杂的光学元件,这导致系统体积庞大、成本高昂且结构复杂。近年来,随着微纳光学和人工智能等领域的不断进展,涌现出一系列基于新原理、新器件和新算法的集成化、小型化和高性能的光学波前传感技术。该论文系统综述了近期光学波前传感技术的研究进展,并根据其原理将其分为干涉型和非干涉型两大类,具体包括剪切干涉型、光栅干涉型、近场干涉型、算法重构型和维度关联型等技术。最后,总结了当前领域尚存的挑战,并展望了未来可能的研究方向。
关键词
光学波前传感
微纳
光学
人工智能
自适应
光学
Keywords
optical wavefront sensor
micro/nano-optics
artificial intelligence
adaptive optics
分类号
O43 [机械工程—光学工程]
TN29 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
混合模型算法在无波前传感自适应光学中的应用
被引量:
3
2
作者
刘武杰
元秀华
周泽宇
李奇
赵茗
机构
华中科技大学光学与电子信息学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期43-52,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62005088)。
文摘
应用Lukosz预校正模型算法可以校正波前畸变的低阶像差,缩小迭代算法的搜寻范围;应用自适应余弦衰减的随机并行梯度下降(AcSPGD)算法可以补偿波前畸变的高阶像差,提升迭代算法的校正精度。本文提出了一种基于预校正模型和AcSPGD算法的混合模型算法,并将其应用于无波前传感自适应光学系统中校正湍流大气产生的畸变波前,最后搭建实验光路验证了算法的有效性。结果表明,混合模型算法的校正速率是常用的随机并行梯度下降(SPGD)算法的3倍,且校正精度比传统的Lukosz模型算法更高,应用于无波前传感自适应光学系统中有效减小了光场波前的相位起伏,提高了远场光斑斯特列尔比(SR),使自由空间光通信(FSO)系统的通信性能得到有效提升。
关键词
自由空间光通信
无
波
前
传
感
自适应
光学
随机并行梯度下降算法
Lukosz模型
Keywords
free-space optical communications
wavefront sensorless adaptive optics
stochastic parallel gradient descent algorithm
Lukosz model
分类号
TN929.1 [电子电信—通信与信息系统]
O439 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
基于无波前传感的菲涅耳透镜像差校正实验
被引量:
2
3
作者
文良华
杨平
杨康建
陈善球
王帅
刘文劲
孔庆峰
杨静静
许冰
机构
中国科学院自适应光学重点实验室
中国科学院光电技术研究所
中国科学院大学
宜宾学院物理与电子工程学院
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期93-99,共7页
基金
国家自然科学基金(No.60978049)
中国科学院创新基金(No.CXJJ-16M208)
+1 种基金
中国科学院青年创新促进会项目(N0.2012280)
中国科学院卓越青年科学家项目资助~~
文摘
为提高薄膜菲涅耳透镜成像性能,采用无波前传感的自适应光学系统对菲涅耳透镜点目标成像的波前像差进行实验校正.像差校正控制采用随机并行梯度下降算法,以远场光斑像清晰度函数为优化指标,算法迭代数十次后收敛.系统闭环校正后,焦平面光斑等效半径缩小了43%,二阶矩为0.997 5,接近理想极限1,像清晰函数值和峰值光强提高了一倍,光强的半高全宽达到1.2倍衍射极限,调制传递函数的中频分量显著提高.实验结果表明该方法结实现构简单,能快速、有效地校正菲涅耳透镜波前像差,改善系统的成像性能,可应用于大口径、轻量化的空间望远镜.
关键词
菲涅耳透镜
波
前
畸变
无
波
前
传
感
自适应
光学
像差校正
成像系统
空间望远镜
Keywords
Fresnel lens
Wavefront aberrations
Wavefront sensorless adaptive optics
Aberrationcorrections~ Imaging system~ Space telescope
分类号
TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
光学波前传感技术研究进展
孙思蔚
魏静轩
刘永
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
混合模型算法在无波前传感自适应光学中的应用
刘武杰
元秀华
周泽宇
李奇
赵茗
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于无波前传感的菲涅耳透镜像差校正实验
文良华
杨平
杨康建
陈善球
王帅
刘文劲
孔庆峰
杨静静
许冰
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
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职称材料
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