Специалисты разработали инновационный способ определения искажений, которые ухудшают качество изображений. Метод основан на использовании пространственного оптического фильтра. Он пропускает или блокирует определенные части светового пучка в зависимости от их направления или формы. В результате формируется сложное изображение, содержащее информацию об искажениях волнового фронта.
Затем полученное изображение анализируется с помощью нейронной сети. Этот подход позволяет достичь высокой точности распознавания искажений волнового фронта в режиме реального времени. Это открывает новые перспективы для развития астрономии, офтальмологии и высокоточной метрологии.
Искажения волнового фронта – это изменения поверхности, на которой все точки световой волны имеют одинаковую фазу колебаний в определенный момент времени. Такие искажения возникают, когда свет проходит через турбулентную атмосферу, дефекты оптических элементов или разбалансированные оптические системы, такие как телескопы, микроскопы или даже человеческий глаз. Искажения волнового фронта приводят к ухудшению качества изображений, поэтому ученые ищут способы их устранения.
Исследователи из Самарского национального исследовательского университета им. академика С.П. Королева и Университета ИТМО предложили использовать для выявления искажений волнового фронта гибридный многоканальный дифракционный оптический элемент. Это сложный оптический элемент с микроструктурой на поверхности, который реализован на основе пространственного светового модулятора.
Пространственный световой модулятор позволяет настраивать распределение фазы («положения» волны в определенный момент) светового пучка. Этот оптический элемент преобразует искаженный волновой фронт в наглядную многоканальную картину, по которой можно определить тип и степень искажений.
Полученные изображения анализируются с нейросетью в режиме реального времени. Для анализа используется нейронная сеть на основе архитектуры Xception, которая часто применяется для классификации и разделения изображений на сегменты, а также обнаружения объектов на них. Алгоритм был обучен на 2352 изображениях размером 256256 пикселей.
Разработанный высокоточный метод может быть использован в астрономии для коррекции атмосферных искажений в телескопах, в офтальмологии для ранней диагностики заболеваний глаз, в промышленности для контроля качества линз и зеркал, а также в квантовой метрологии.
«Это исследование показывает, как сочетание современных оптических технологий и машинного обучения позволяет решать сложные задачи с беспрецедентной точностью. Метод уже доказал свою эффективность в лабораторных условиях, и его внедрение в промышленные и медицинские приложения – вопрос ближайшего будущего. В дальнейшем мы планируем разработать компактный датчик волнового фронта с программной и аппаратной частями на основе гибридного многоканального дифракционного оптического элемента для быстрого и точного измерения искажений волнового фронта», – рассказал руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Павел Хорин, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник лаборатории автоматизированных систем научных исследований Самарского национального исследовательского университета им. академика С.П. Королева.
Источник: «Коммерсантъ»
распечатать статью
