一种基于深度学习的Shack-Hartmann波前探测器制造技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的Shack‑Hartmann波前探测器，通过重新设计传统Shack‑Hartmann波前探测器波前重建算法，利用卷积神经网络算法替代传统算法，用强噪声数据对卷积神经网络训练，不仅能在强噪声下准确重建出波前，而且因为算法是端到端的波前探测，运算速度上比传统方法具有明显的优势。满足这两个设计要求以后，本发明专利技术能够解决在双光子显微系统中，随着在生物组织内部成像深度加深，组织所产生的强噪声使得波前无法准确探测的问题，并能满足双光子显微系统对波前探测速度的要求，而这两点是一直限制波前探测器在双光子显微系统中应用的因素，本发明专利技术正好解决了这两大限制，具有非常大的应用价值和意义。

Shack Hartmann wavefront detector based on deep learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的Shack-Hartmann波前探测器
本专利技术属于光波波前探测
，具体涉及一种基于深度学习的Shack-Hartmann波前探测器。
技术介绍
双光子激发显微镜(Two-photonExcitationMicroscopy)是一种荧光成像技术，可以对活体组织进行深度约1毫米的成像，它不同于传统的荧光显微镜，其激发波长短于发射波长，因为两个激发光子的波长长于所得发射光的波长。双光子激发显微术通常使用近红外激发光，其也可以激发荧光染料，然而对于每次激发，两个光子的红外光被吸收。使用红外线可最大限度地减少组织中的散射，由于多光子吸收，背景信号被强烈抑制，这两种效果都会导致这些显微镜的穿透深度增加。由于其更深的组织穿透，有效的光检测和减少的光漂白，双光子激发可以是共聚焦显微镜的优越替代品，但由于成像过程中系统和组织所带来的像差，严重影响了双光子显微镜的成像质量。自适应光学(AdaptiveOptics)是一项使用可变形镜面矫正因传输介质不均匀造成光波波前发生畸变，从而改进光学系统性能的技术；自适应光学的概念和原理最早本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的Shack-Hartmann波前探测器，其特征在于，包括：/nCMOS图像传感器，用于采集光波经微透镜阵列形成的点阵列图像并提供给上位机；/n上位机，用于根据点阵列图像计算出波前的前n项zernike多项式系数，从而重建出光波的波前，n为大于1的自然数。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的Shack-Hartmann波前探测器，其特征在于，包括：
CMOS图像传感器，用于采集光波经微透镜阵列形成的点阵列图像并提供给上位机；
上位机，用于根据点阵列图像计算出波前的前n项zernike多项式系数，从而重建出光波的波前，n为大于1的自然数。


2.根据权利要求1所述的Shack-Hartmann波前探测器，其特征在于：所述CMOS图像传感器采用产品型号为Dhyana400BSIV2.0的背照式sCMOS相机。


3.根据权利要求1所述的Shack-Hartmann波前探测器，其特征在于：所述微透镜阵列采用产品型号为MLA300-14AR的透镜阵列，且固定在距离CMOS图像传感器感光面f处，f为微透镜阵列的焦距。


4.根据权利要求1所述的Shack-Hartmann波前探测器，其特征在于：所述上位机内加载有VGG16神经网络模块，其输入为点阵列图像且为归一化后的灰度图，输出为n维的zernike多项式系数向量。


5.根据权利要求4所述的Shack-Hartmann波前探测器，其特征在于：在训练所述VGG16神经网络模块时，利用氦氖激光器发射出的光波经光学4F系统两级放大后打到变形镜上，随机产生2万组n维的zernike多项式系数向量逐一加载到变形镜上用以产生不同的光波波前，不同波前的各组光波经微透镜阵列聚焦后形成对应的点阵列图像并由CMOS图像传感器采集提供给上位机，每一张点阵列图像及其对应的zernike多项式系数向量即构成了一组训练样本，用以对VGG16神经网络模块进行训练。


6.根据权利要求4所述的Shack-Hartmann波前探测器，其特征在于：所述VGG16神经网络模块从输入至输出依次由卷积层H1～H2、最大池化层P1、卷积层...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘华锋，张瑞军，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33