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Machine learning assisted wavefront sensor
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AI
DOI：10.1117/12.3084846.png)
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摘要
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自适应光学旨在在有光学像差存在的情况下恢复成像系统的衍射极限分辨率。为此，需要先测量波前误差再进行补偿。传统的波前传感器通常使用相机前的微透镜阵列来测量来自引导星（或其他已知点源）的波前的局部梯度。它们通常是专用设备，需要集成到成像系统中。在此，我们测试了通过训练机器学习模型直接从引导星图像估计波前误差的概念。我们在水荧光素介质中产生一个双光子激光斑点，并使用变形镜引入随机但已知的像差以形成大型训练集。经过验证后，我们将机器学习波前传感器集成到包含变形镜的AO反馈回路中。我们演示了利用该系统对样本引入的光学像差进行原理验证补偿。
Keyword:
Adaptive optics
Wavefront Sensing
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