Применение нейронных сетей при анализе аберраций по картинам пространственного спектра многоканального фильтра, согласованного с полиномами Цернике

Abstract

Объектом исследования являются оптические аберрации. Цель работы – автоматизировать детектирование аберраций с помощью машинного обучения по результатам работы многоканального фильтра, согласованного с полиномами Цернике. В процессе работы использовано БПФ для моделирования прохождения через линзу и полиномы Цернике для описания аберраций. В результате работы определено, что машинное обучение отлично подходит для более точного и быстрого определения аберраций. Эффективность работы заключается в сравнении моделей машинного обучения для задачи детектирования аберраций по изображениям многоканального фильтра.