[发明专利]一种基于反卷积神经网络的液晶像差校正方法有效
| 申请号： | 201910297270.6 | 申请日： | 2019-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN110068973B | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 郭弘扬;徐杨杰;黄永梅;杜升平;胡婕;任曦;李庆 | 申请（专利权）人： | 中国科学院光电技术研究所 |
| 主分类号： | G02F1/139 | 分类号： | G02F1/139 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610209 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于反卷积神经网络的液晶像差校正方法，利用的系统包括：液晶像差校正器，成像探测器，反卷积神经网络模块。具体方法为，液晶像差校正器，作为执行机构对入射光的畸变波前进行校正；成像探测器负责采集液晶校正后的光束光斑图像；反卷积神经网络模块通过大量光斑数据学习训练后，根据成像系统传输的畸变光斑图像，推测出畸变光斑对应的校正波面灰度值，最终将校正波面灰度值加载在液晶像差校正器上，实现对波前像差的校正。该方法在卷积神经网络的基础上增加的反卷积层，可以根据畸变光斑波前直接生成校正波面灰度值，不需要额外设置灰度值转换模块，提高了控制系统的实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 液晶 校正 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于反卷积神经网络的液晶像差校正方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤一、液晶像差校正器作为执行机构对入射光的畸变波前进行校正；步骤二、成像探测器负责采集液晶校正后的光束光斑图像；步骤三、反卷积神经网络模块通过大量光斑数据学习训练后，根据成像系统传输的畸变光斑图像，推测出畸变光斑对应的校正波面灰度值；步骤四、将校正波面灰度值加载在液晶像差校正器上，实现对波前像差的校正。
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