Распознавание волнового фронта по картине интенсивности в фокальной плоскости на основе сверточных нейронных сетей

Abstract

Одним из важнейших факторов улучшения разрешения оптических систем является компенсация аберраций (искажений) волнового фронта. Для осуществления компенсации, как правило, используют специальные измерительные устройства (датчики волнового фронта) или выполняют итерационную коррекцию волнового фронта с помощью адаптивных зеркал. Однако часто (по причинам компактности или облегчения веса) желательно обойтись без применения специального оборудования измерения аберраций, а также сократить число итераций. Получить определенную информацию о волновом фронте можно по измеренной функции рассеяния точки (ФРТ) или картине интенсивности в фокальной плоскости. Известны методы обработки двух ФРТ (фокальной и внефокальной) с помощью нейронных сетей. В данной работе проведено исследование возможности распознавания волнового фронта по единственной картине интенсивности в фокальной плоскости. В качестве реализации использована технология глубокого машинного обучения с учителем - сверточные нейронные сети. Идея данной технологии заключается в чередовании сверточных и субдискретизирующих слоев, с целью эффективного распознавания изображений. Такой подход позволит оптимизировать процесс компенсации аберраций оптических систем и уменьшить количество требуемых входных данных. One of the most important factors for improving the resolution of optical systems is to compensate for the aberrations (distortions) of the wave front. As a rule, whether special measuring devices (wave front sensors) are used for such compensation or adaptive mirrors that perform iterative correction of the wavefront. However, often (for reasons of compactness or weight reduction), it is not possible to use the special equipment for measuring aberrations. To obtain certain information on the wave front, one can use the measured point scattering function (PSF) or the intensity pattern in the focal plane. Methods of processing two FRTs (focal and nonfocal) with the help of neural networks are known. In this paper, we investigate the possibility of recognizing the wave front from a single intensity pattern in the focal plane. The technology of deep machine learning - convolutional neural network is chosen as the way forimplementation. The idea of this technology lies in the alternation of convolutional and subsampling layers, for the purpose of efficient image recognition. Such approach will allow to optimize the process of compensation of optical system aberrations and to reduce the amount of required input data.