L'interférométrie par décalage de phase (PSI) est une technique largement utilisée dans les mesures optiques de précision, mais les méthodes PSI traditionnelles nécessitent généralement 3 images ou plus d'interférences décalées en phase, ce qui limite 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, utilisant une structure deux-en-un, c’est-à-dire deux images d'interférences décalées en phase comme entrée à double canal, avec une image de phase unique comme signal de supervision, et construit un jeu de données pour l'entraînement. PSI-IPENet combine la capacité d'extraction de caractéristiques d'IPENet avec les propriétés physiques de l'imagerie par interférence, améliorant efficacement la robustesse et la résistance au bruit de la récupération de phase. Les résultats expérimentaux montrent que cette méthode peut maintenir une haute précision de récupération de phase même avec un faible nombre d'images d'entrée, présentant des avantages significatifs en termes de rapport signal/bruit et d'erreur de phase par rapport à la méthode classique des quatre étapes.

interférométrie par décalage de phase;récupération de phase;apprentissage profond;IPENet