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基于贝叶斯神经网络的相位梯度计算方法
被引量：
1
1
作者
张康洋
倪梓浩
+1 位作者
董博
白玉磊
《中国光学（中英文）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期842-851,共10页
应变重构是相衬光学相干层析力学性能表征中的关键步骤,其需要准确计算出差分包裹相位的梯度分布。为了能够解决强噪声干扰下的相位梯度重构信噪比低的难题,提出了一种基于贝叶斯神经网络的相位梯度计算方法。首先,通过计算机模拟不同...
应变重构是相衬光学相干层析力学性能表征中的关键步骤,其需要准确计算出差分包裹相位的梯度分布。为了能够解决强噪声干扰下的相位梯度重构信噪比低的难题,提出了一种基于贝叶斯神经网络的相位梯度计算方法。首先,通过计算机模拟不同散斑噪声等级下的包裹相位图,并生成相应的理想相位梯度,以构建网络的训练集。其次,基于网络训练集采用贝叶斯推断理论学习强噪声环境下的包裹相位与相位梯度的“端到端”映射关系。最后,将相衬光学相干层析测量的差分包裹相位结果送入贝叶斯神经网络进行处理,实现高信噪比相位梯度预测。此外,通过借助贝叶斯神经网络的统计特性,以模型不确定度来定量评估相位梯度预测结果的可靠性。通过数值实验和三点弯曲力学加载实验对比分析了本文方法和主流矢量方法的性能。实验结果表明:在噪声较小的条件下,本文方法重构的相位梯度信噪比可提升8%;在噪声较强条件下,本文方法能成功恢复因相位条纹难以分辨而无法计算的相位梯度。此外,模型不确定度能够定量分析网络的相位梯度预测误差。可以预见,在样品形变复杂且先验信息未知的条件下,本工作为相衬光学相干层析提供了一种有效的应变重构方法,从而能实现高质量和高可靠的内部力学性能表征。
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关键词
光学相干层析成像
相衬技术
相位梯度计算
贝叶斯神经网络
形变测量
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职称材料
题名
基于贝叶斯神经网络的相位梯度计算方法
被引量：
1
1
作者
张康洋
倪梓浩
董博
白玉磊
机构
广东工业大学自动化学院
智能检测与制造物联教育部重点实验室
出处
《中国光学（中英文）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期842-851,共10页
基金
国家自然科学基金(No.61705047,No.62171140)
广东省自然科学基金(No.2021A1515011945,No.2021A1515012598,No.2021A1515011343)。
文摘
应变重构是相衬光学相干层析力学性能表征中的关键步骤,其需要准确计算出差分包裹相位的梯度分布。为了能够解决强噪声干扰下的相位梯度重构信噪比低的难题,提出了一种基于贝叶斯神经网络的相位梯度计算方法。首先,通过计算机模拟不同散斑噪声等级下的包裹相位图,并生成相应的理想相位梯度,以构建网络的训练集。其次,基于网络训练集采用贝叶斯推断理论学习强噪声环境下的包裹相位与相位梯度的“端到端”映射关系。最后,将相衬光学相干层析测量的差分包裹相位结果送入贝叶斯神经网络进行处理,实现高信噪比相位梯度预测。此外,通过借助贝叶斯神经网络的统计特性,以模型不确定度来定量评估相位梯度预测结果的可靠性。通过数值实验和三点弯曲力学加载实验对比分析了本文方法和主流矢量方法的性能。实验结果表明:在噪声较小的条件下,本文方法重构的相位梯度信噪比可提升8%;在噪声较强条件下,本文方法能成功恢复因相位条纹难以分辨而无法计算的相位梯度。此外,模型不确定度能够定量分析网络的相位梯度预测误差。可以预见,在样品形变复杂且先验信息未知的条件下,本工作为相衬光学相干层析提供了一种有效的应变重构方法,从而能实现高质量和高可靠的内部力学性能表征。
关键词
光学相干层析成像
相衬技术
相位梯度计算
贝叶斯神经网络
形变测量
Keywords
optical coherence tomography
phase contrast
phase gradient estimation
bayesian neural net-work
deformation measurement
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于贝叶斯神经网络的相位梯度计算方法
张康洋
倪梓浩
董博
白玉磊
《中国光学（中英文）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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