[发明专利]基于机器学习的高速自适应光学环形光斑校正系统和方法在审
| 申请号： | 201811178236.9 | 申请日： | 2018-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN109212735A | 公开（公告）日： | 2019-01-15 |
| 发明（设计）人： | 斯科;龚薇;章一叶 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G02B21/00 | 分类号： | G02B21/00;G02B27/00;G02B27/58 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的高速自适应光学环形光斑校正系统和方法。本发明搭建学习模型，建立起畸变环形光斑形态与校正该畸变所需的相位重构系数之间的映射关系，将待测的畸变环形光斑输入训练好的模型中，可以求解出校正该畸变的相位重构系数，进一步将相位重构系数重构出的校正相位加载到空间光调制器上可以校正畸变。本发明能够实现对受激发射损耗荧光显微术中环形光斑像差的快速校正，且精确度高，系统简单易操作，解决了STED超分辨显微成像技术在样品深层成像时像差和散射所导致的分辨率下降问题。 | ||
| 搜索关键词： | 环形光斑 畸变 校正 相位重构 自适应光学 基于机器 校正系统 像差 空间光调制器 受激发射损耗 荧光显微术 系数重构 下降问题 显微成像 映射关系 超分辨 散射 分辨率 加载 求解 成像 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的高速自适应光学环形光斑校正系统，其特征在于：包括系统沿光路方向依次布置的空间光调制器SLM、第一透镜L1、第二透镜L2、涡旋相位板V、第三透镜L3和工业相机，入射平行光依次经过空间光调制器SLM、第一透镜L1、第二透镜L2、涡旋相位板V、第三透镜L3后，在所述系统的聚焦平面上由工业相机上探测并形成图像。
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