[发明专利]一种基于离焦图像训练的波前校正方法在审
| 申请号： | 201910431726.3 | 申请日： | 2019-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN110207835A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 徐杨杰;郭弘扬;黄永梅;王强;贺东 | 申请（专利权）人： | 中国科学院光电技术研究所 |
| 主分类号： | G01J9/00 | 分类号： | G01J9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610209 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于离焦图像训练的波前校正方法，该方法利用的装置包括：图像采集模块，神经网络模块，电压转换模块和执行机构。具体方法为：入射光通过光学棱镜汇聚为离焦光斑；图像采集模块负责对离焦光斑进行采集；经过大量离焦光斑图像训练后，神经网络模块根据图像采集模块传递的图像特征拟合出对应的Zernike系数；电压转换模块建立Zernike系数与驱动电压关系；最后执行机构根据拟合的Zernike系数实现对大气湍流产生的波前畸变的校正。本发明不需要使用哈特曼等波前探测器，提高了光束能量的利用率。不需要循环迭代的过程，带宽高，满足实时性的需求。只需采集单幅离焦图进行神经网络训练，既减少了图像采集的工作量又增加了样本光斑的信息量。 | ||
| 搜索关键词： | 离焦 图像采集模块 光斑 校正 电压转换模块 神经网络模块 图像训练 拟合 神经网络训练 采集 波前探测器 波前畸变 大气湍流 光斑图像 光束能量 光学棱镜 驱动电压 图像采集 图像特征 循环迭代 哈特曼 入射光 实时性 工作量 信息量 样本 带宽 汇聚 传递 | ||
【主权项】：
1.一种基于离焦图像训练的波前校正方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤一、入射光通过汇聚镜后汇聚为离焦光斑，图像采集模块负责对离焦光斑进行采集；步骤二、神经网络模块经过大量离焦光斑图像训练后，神经网络模块根据图像采集模块传递的图像特征拟合出对应的Zernike系数；步骤三、电压转换模块建立Zernike系数与驱动电压关系，执行机构根据拟合的Zernike系数对大气湍流产生的波前畸变进行校正。
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