基于神经网络的衍射光学元件及其设计方法技术

本公开提供一种基于神经网络的衍射光学元件及其设计方法。所述基于神经网络的衍射光学元件的设计方法包括：通过场传播物理模型，计算光场通过衍射光学元件的强度分布；通过建立神经网络，优化所需强度分布的相位分布。所述基于神经网络的衍射光学元件的设计方法提出一种迭代循环神经网络，可有效保证衍射光学元件设计中的精度和成像质量，且灵活性高，速度快。度快。度快。

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络的衍射光学元件及其设计方法


[0001]本公开涉及光电
，涉及一种基于神经网络的衍射光学元件及其设计方法。

技术介绍

[0002]现有技术中，实现专门定制的激光束强度分布在各种应用中具有特别重要的意义。例如，在基于激光的材料加工中，改进工件的质量与聚焦区域中激光的强度分布密切相关。或者，对于光镊和原子陷阱，光强度分布定义了陷阱电势。此外，结构照明可以在条纹投影轮廓术或现代移动电话应用中的面部识别中实现三维对象重建。这些场分布通常是通过特殊设计的相位掩模，例如衍射光学元件(DOE)改变初始激光束的相位来实现的。衍射光学元件(Diffractive Optical Elements，DOE)是光刻机中一系列可动的镜片，主要用于产生光刻所需要的光源。然而，在高密度全息存储中利用衍射光学元件进行光束整形时，不但要保证输出光束的误差较小，还要保证其顶部的不均匀度较小。但是现有的盖师贝格
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撒克斯通(GS)等算法很难同时兼顾两者，且依赖优化起点，容易陷入局部最优解。因此，新的设计方法亟待提出。
>[0003]深度学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的衍射光学元件的设计方法，包括：通过场传播物理模型，计算光场通过衍射光学元件的强度分布；通过建立神经网络，优化所需强度分布的相位分布。2.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，所述场传播物理模型为：将高斯光束整形为设定形状的光束；将光束从衍射光学元件的输入平面入射，再在距离所述输入平面设定距离的输出平面射出；根据标量衍射理论，根据输入平面处的复振幅，在夫琅禾费近似下，计算输出平面处的复振幅，得到输出强度分布；获取理想输出光强分布，结合所述输出光强分布，计算均方根误差E、不均匀度σ和能量转换换效率η，进行损失函数计算。3.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，所述建立神经网络为使用卷积神经网络，以特定矩阵输入迭代代替传统神经网络的大数据训练过程。4.根据权利要求2所述的设计方法，其特征在于，所述场传播物理模型中，所述输出场强度分布由输出平面处的复振幅的傅里叶变换求出。5.根据权利要求2所述的设计方法，其特征在于，根据输出面得到的输出光强分布，使用均方根误差E、不均匀度σ和能量转换换效率η对光束的成像质量进行评价。6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：詹耀辉，
申请(专利权)人：爱思菲尔光学科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：