L'interférométrie à déplacement de phase (PSI) est une technique largement utilisée dans les mesures optiques de précision, mais les méthodes traditionnelles de PSI nécessitent généralement trois images ou plus d'interférogrammes à déplacement de phase, limitant leur application dans les mesures dynamiques et les environnements sensibles aux vibrations. Pour résoudre ce problème, cet article propose un cadre PSI-IPENet basé sur l'apprentissage profond, qui adopte une structure deux en un (Two-to-One), c'est-à-dire en utilisant deux images d'interféromètres à déplacement de phase comme entrée à deux canaux, accompagnées d'une carte de phase comme signal de supervision, puis construisant un ensemble de données pour l'entraînement. PSI-IPENet combine la capacité d'extraction de caractéristiques d'IPENet et les propriétés physiques de l'imagerie par interférence, améliorant efficacement la robustesse de la récupération de phase et la capacité anti-bruit. Les résultats expérimentaux montrent que cette méthode conserve une capacité de récupération de phase de haute précision avec un faible nombre d'images en entrée, et présente des avantages significatifs par rapport à la méthode traditionnelle à quatre étapes d'interférométrie à déplacement de phase en termes de rapport signal/bruit, d'erreur de phase, etc.

Interférométrie à déplacement de phase; Récupération de phase; Apprentissage profond; IPENet