基于神经网络的高精度光学散射补偿方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010436021.3
IPC分类号：G01J9/00;G06N3/04;G06N3/08;G02B27/00;G02B21/36
申请日期：
2020-05-21
申请人：
浙江大学

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著录项信息

专利名称	基于神经网络的高精度光学散射补偿方法
申请号	CN202010436021.3	申请日期	2020-05-21
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-25	公开/公告号	CN111579097A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01J9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01J 红外光、可见光、紫外光的强度、速度、光谱成分，偏振、相位或脉冲特性的测量；比色法；辐射高温测定法〔2〕 G01J9/00 测量光学相位差；测定相干性的程度；测量光学波长（光谱测定法入G01J 3/00）〔3〕	IPC分类号	G;0;1;J;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;2;B;2;7;/;0;0;;;G;0;2;B;2;1;/;3;6查看分类表>
申请人	浙江大学	申请人地址	浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	斯科;龚薇;胡淑文;胡乐佳
代理机构	杭州求是专利事务所有限公司	代理人	林超

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的高精度光学散射补偿方法。取已知的散射相位在波前传感器处对应的散射光斑点阵图样的子区；分解子区光斑对应的子区相位得相位系数；子区光斑集合与相位系数集合输入卷积神经网络中训练，得子区预测模型；子区光斑集合经模型预测得子区预测相位并合成初步相位集合；初步相位集合与散射相位集合输入全卷积神经网络中训练，得相位恢复模型；将待测散射相位对应的散射光斑点阵图样提取子区并输入子区预测模型；获得初步相位后输入相位恢复模型得散射补偿相位；散射补偿相位加载至空间光调制器完成补偿。本发明提出了一种预测散射相位的方法，提升了光学散射补偿相位的探测性能，在光学散射补偿领域具有应用前景。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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