1 中国科学院光电技术研究所自适应光学重点实验室，四川 成都 610209
2 中国科学院大学，北京 100049
针对较强天光背景下基于暗弱钠导星的大气波前畸变像差实时探测需求，本文提出了一种综合滤波的主动式波前探测技术，完成了对该技术的理论分析、参数设计及探测能力预估，并将该技术应用于传统哈特曼波前探测器，开展了基于钠导星的大气波前畸变像差探测实验。在约10 W/（m2·sr）的天光背景条件下，实现了基于钠导星同步采样大气波前畸变像差的实时探测。本工作对实际钠导星自适应光学系统应用的工作时段扩展进行了有益尝试。
自适应光学 钠导星 天光背景 波前探测
1 中国科学技术大学 生物医学工程学院, 安徽 合肥 230026
2 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所, 江苏 苏州 215163
进行波前探测时，标准动物模型小鼠的眼底视网膜双层反射光会导致像差探测失效。为解决这一问题，本文提出了一种结合光学掩模调制的鼠眼像差测量方法，以期提高鼠眼波前像差测量精度。首先，根据鼠眼视网膜的关键参数，建立鼠眼波前像差探测的光学系统模型并进行光学仿真。然后，分析比较不同孔径的光学掩模对视网膜非目标层反射光束的遮拦效果，确定光学掩模参数与实验方案。最后，搭建鼠眼波前像差探测系统并开展在体鼠眼波前像差的测量实验。实验结果表明：0.5 mm孔径的光学掩模可以将鼠眼波前像差的测量均方根误差降低74.9%，与理论仿真的80%区域实现非目标层反射光遮拦效果近似。本文研究实现了对鼠眼视网膜非目标层反射光的有效遮拦，提升了鼠眼波前像差探测精度，为进一步实现鼠眼高分辨率成像奠定了基础。
波前探测 鼠眼像差 掩模 夏克—哈特曼波前传感器 wavefront detection mouse eye aberration mask Shack-Hartmann wavefront sensor
1 江南大学 理学院，江苏 无锡 214122
2 光电对抗测试与评估技术重点实验室，河南 洛阳 471003
3 江苏省轻工光电工程技术研究中心，江苏 无锡 214122
压缩感知技术用于光学波前测量时，常规的斜率恢复方法精度较低，难以测量大气湍流引起的复杂波前，本文利用深度神经网络进行斜率恢复，提高斜率恢复精度，从而提高压缩波前探测方法测量大气湍流波前的精度。传统的压缩波前探测方法在稀疏化过程中忽略相对较小的斜率值，导致波前测量误差的增加。为了快速测量大气湍流引起的复杂波前，本文提出了一种深度神经网络，可以高精度地恢复斜率，从而提高了波前重构的精度。在压缩比为0.1~0.9情况下，基于深度神经网络的压缩波前探测算法（DNNCWS）的波前重构误差PV优于0.014 μm，算法的运行时间为4.4 ms。在暗弱星等情况下，残差波前的峰谷值（PV）优于0.011 μm。模拟结果表明，DNNCWS具有良好的抗噪声性能。深度神经网络DNNCWS提高了压缩波前的探测精度，可以用于测量大气湍流引起的复杂像差，还可用于其他自适应光学应用，如激光通信和视网膜成像。
压缩波前探测 自适应光学 大气湍流 compressed wavefront sensing adaptive optics atmospheric turbulence
1 长春理工大学 光电工程学院，吉林 长春 130022
2 中国人民解放军63867部队，吉林 白城 137000
3 吉林江机特种工业有限公司八分厂，吉林 吉林 132021
自适应光学校正技术可有效提升固体板条激光器的光束质量，但随着激光器输出功率的提升，输出光束口径逐渐增加，系统体积逐渐增大，自适应光学校正系统的设计难度也增加了。因此，在满足自适应光学校正系统中共轭探测等需求的前提下，统筹优化系统的尺寸参数，同时实现波前相位、光束质量评估等多参数的检测具有一定的研究意义。本文在系统整体尺寸为350 mm×180 mm×220 mm（长×宽×高）的条件下，研究实现了板条激光器输出160 mm×120 mm矩形光束多参数的检测。针对探测口径大、筒长限制、长出瞳距等技术要求，首先，利用双高斯初始结构的消像差特点，结合非球面技术，采用大倍率光束压缩后分光探测的设计方案，实现多参数的同时探测。其次，基于摄远成像和共轭成像等原理，确定系统初始参数。接着，建立仿真模型分析系统的成像质量和公差，为实验的搭建提供依据。最后，搭建实验平台验证设计结果。结果表明：所设计系统可在满足物像共轭、尺寸约束等条件下，实现对大口径矩形光束的共轭波前探测、光强均匀度检测和光束质量评估。实验测得被测光束β因子为1.24倍衍射极限，均匀度为73.8%，满足技术指标要求。
板条激光器 自适应光学校正 矩形光束 共轭波前探测 光束质量评估 slab laser adaptive optical correction rectangular beam conjugate wavefront detection beam quality evaluation
江苏海洋大学 电子工程学院，江苏 连云港 222005
近年来自适应光学（AO）系统向着小型化和低成本化趋势发展，无波前探测自适应光学（WFSless AO）系统由于结构简单、应用范围广，成为目前相关领域的研究热点。硬件环境确定后，系统控制算法决定了WFSless AO系统的校正效果和系统收敛速度。新兴的深度学习及人工神经网络为WFSless AO系统控制算法注入了新的活力，进一步推动了WFSless AO系统的理论发展与应用发展。在回顾前期WFSless AO系统控制算法的基础上，全面介绍了近年来卷积神经网络（CNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）、深度强化学习在WFSless AO系统控制中的应用，并对WFSless AO系统中各种深度学习模型的特点进行了总结。概述了WFSless AO技术在天文观测、显微成像、眼底成像、激光通信等领域的应用。
自适应光学 无波前探测 深度学习 人工神经网络 adaptive optics wavefront sensorless deep learning artificial neural networks 强激光与粒子束
2021, 33(8): 081004
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 应用光学国家重点实验室，长春 130033
2 中国科学院大学 材料与光电研究中心，北京 10049
相位差技术可以直接利用两幅或多幅图像的强度信息，重构出波前相位信息和目标清晰图像，具有光路简单、成本较低、适用于扩展目标等优点，在望远镜的系统像差检测和目标图像重建方面得到了大量应用。相位差波前探测的关键在于求解非线性代价函数的最优化问题，需要避免陷入局部极值并降低计算时间，才能满足动态变化波前实时探测的需求。同时在重建目标清晰图像时，通常需要做正则化和去噪处理，来提高重建图像的质量。本文主要介绍相位差技术的基本原理，以及近年来的研究进展，并对该技术未来的发展进行了展望。
相位差 波前探测 图像重建 望远镜 phase diversity wavefront sensing image reconstruction telescopes 强激光与粒子束
2021, 33(8): 081010
1 江南大学 理学院，江苏 无锡 214122
2 江苏省轻工光电工程技术研究中心，江苏 无锡 214122
影响大口径地基自适应光学望远镜成像的因素很多，为获得近衍射极限的高分辨力成像效果，需要对系统的关键参数进行优化。本文分析了影响地基光学望远镜成像的误差源，建立合理的误差评价模型。并利用仿真的方法对该模型进行了验证，并对湍流条件、望远镜口径、采样频率、变形镜驱动器间距、导星等关键参数进行了优化分析。与仿真结果对比表明：误差模型预测精度在较好的观测条件下能达到30 nm以内。该模型也为自适应光学系统在生物显微成像、眼底成像、激光大气通信等领域的应用提供了参考。
自适应光学 高分辨成像 波前探测 变形镜 误差分析 adaptive optics high resolution imaging wavefront detection deformable mirror error budge
红外与激光工程
2020, 49(10): 20201043
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院光学系统先进制造技术重点实验室, 吉林 长春 130033
3 中国科学院大学, 北京 100049
为使拼接式望远镜的分辨率接近等效口径的衍射极限,各子镜必须具有极高的共面精度。针对拼接式望远镜的共相问题,首先,研究了拼接式望远镜光学共相探测中瞳面共相探测技术和焦面共相探测技术的原理。然后,总结了各项光学共相探测技术的优缺点、适用领域以及未来发展趋势。最后,分别为大平移误差、大倾斜误差的探测问题提供了解决方案。
测量与计量 拼接式望远镜 波前探测 平移误差 倾斜误差 激光与光电子学进展
2020, 57(23): 230102
