摘要
適応光学技術は像差の補正に広く使われていますが、実際の応用では閉ループ補正に時間がかかり、変形鏡の非線形応答のため、従来の開ループ補正方法の補正精度が影響を受けます。本稿ではP-U-netネットワークに基づく角錐波面検出器の波面補正方法を提案します。P-U-netはデータトレーニングを通じて適応光学システム全体のモデルを構築し、角錐波面検出器の瞳画像と変形鏡の制御電圧の間に直接的な非線形マッピング関係を構築しました。角錐波面検出器の瞳画像から変形鏡の制御電圧を直接計算できます。シミュレーション適応システム理論を使用して本方法の実現可能性を検証し、50ms以内で像差補正を完了でき、補正精度は0.1μmに達します。従来の閉ループ適応補正アルゴリズムと比較して、本方法はより短時間で像差補正を完了でき、より高い精度を達成でき、良好な応用展望があります。
关键词
適応光学;角錐波面検出器;畳み込みニューラルネットワーク
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