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题名深度学习光学合成孔径共相闭环实验研究
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作者
马霞飞
杨开元
马浩统
杨虎
谢宗良
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机构
中国科学院光电技术研究所光场调控科学技术全国重点实验室
中国科学院光束控制重点实验室
中国科学院大学
电子科技大学自动化工程学院
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出处
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第13期288-296,共9页
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基金
国家自然科学基金(62005289,62175243)
中国科学院青年创新促进会项目(2020372)
国家重点研发计划(2022YFB3901900)。
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文摘
光学合成孔径是研制大口径望远镜的有效技术途径。合成孔径光电望远镜实际分辨率能达到衍射极限的关键在于实时检测并校正各子孔径之间的平移误差。通过构建轻量化MobileNet卷积神经网络拟合宽波段点扩展函数和平移误差的非线性映射关系,并基于该网络完成了三孔径共相闭环实验。对三孔径合成孔径系统时序施加平移误差,采集相应宽波段点扩展函数,利用点扩展函数-平移误差数据训练轻量化MobileNet网络至收敛。在闭环校正阶段,将训练好的模型部署到嵌入式计算平台中,根据预测输出控制压电反射镜进行误差校正。共相闭环结果表明,该方法每次检测耗时3 ms,具有较好实时性,且能够在±6λ_(0)(λ_(0)=600 nm)的检测范围内,实现26.2 nm的检测精度。通过深度学习共相闭环实验,验证了深度学习方法作为工程级共相解决方案的可行性。
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关键词
成像系统
卷积神经网络
平移误差
光学合成孔径
共相闭环
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Keywords
imaging systems
convolutional neural network
piston error
optical synthetic aperture
cophasing closed loop
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分类号
O436
[机械工程—光学工程]
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