[发明专利]基于波前传感器的机器学习快速像差测量系统与方法

摘要

本发明公开了一种基于波前传感器的机器学习快速像差测量系统与方法。用马赫—曾德干涉仪通过移相干涉法测量实验样品的畸变相位分布，处理得到像差先验信息，利用像差先验信息生成相位分布集合；将相位分布集合依次加载到空间光调制器后扫描无畸变的荧光样品，得到畸变光强分布图样，建立光强分布集合；将光强分布集合与相位分布集合输入机器学习模型中训练；扫描待测实验样品获得新光强分布图样，输入训练后的机器学习模型获得预测像差信息，得到校正相位；将校正相位加载到空间光调制器上形成像差测量。本发明结合了机器学习算法与波前传感技术，提升了光学像差测量速度，实现了宽场荧光显微成像中的快速像差测量与校正，应用前景好。

主权项

1.一种基于波前传感器的机器学习快速像差测量系统，其特征在于：包括激光器(1)、光纤(2)、准直透镜(3)、二向色镜(5)、反射镜(5)、空间光调制器(6)、中继透镜一(7)、中继透镜二(8)、显微物镜(9)、滤光片(11)、平板分束器(12)、中继透镜三(13)、中继透镜四(14)、波前传感器(15)、成像透镜(16)和相机(17)；成像光路传播为：激光器(1)发射出激光光束依次经光纤(2)、准直透镜(3)之后入射到二向色镜(5)上发生反射，反射光到反射镜(4)上再次反射到空间光调制器(6)上，经空间光调制器(6)的调制反射光依次经过中继透镜一(7)与中继透镜二(8)后入射到显微物镜(9)，透射过显微物镜(9)后在实验样品(10)内聚焦；荧光信号入射到显微物镜(9)沿入射光路逆反传播回到二向色镜(5)，经过二向色镜(5)透射后，再经滤光片(11)入射到平板分束器(12)发生透射和反射，透射部分的荧光信号再依次经过中继透镜三(13)与中继透镜四(14)后被波前传感器(15)接收；反射部分的荧光信号再依次经过成像透镜(16)后被相机(17)接收。