人眼像差校正线性二次高斯优化控制研究

为获得清晰的高分辨率人眼眼底视网膜图像,自适应光学系统中变形镜必须能够实时跟踪并补偿人眼中随时间变化的像差信息。对波前像差特别是动态像差的校正能力不仅取决于变形镜等硬件的性能,还与自适应光学系统中的控制算法密切相关。在不加大硬件复杂度的基础上,介绍了一种基于Kalman滤波的线性二次高斯(LQG)人眼像差校正最优控制模型。首先分析了自适应光学系统的离散性,证明在离散模式下研究自适应光学系统的可行性;然后建立了基于Kalman滤波的LQG优化控制模型,并给出基于LQG优化控制的像差校正控制算法;最后通过仿真实验验证了基于LQG优化控制的像差校正算法对动态人眼波前像差校正的可行性和有效性。     

基于线性二次高斯控制的波前校正实验验证

针对比例积分控制算法在自适应光学校正性能方面的缺陷,从建立自适应光学系统的模型出发,利用线性二次高斯(LQG)控制算法来提升自适应光学系统的校正性能,并在实际系统中进行了实验验证。与比例积分控制实验的对比结果表明,LQG控制校正后的远场光斑光强值可从3000 ADU提升到3700 ADU,残余波前方均根值可从0.039μm下降到0.026μm。LQG控制可抑制闭环后远场光斑的剧烈抖动,提高变形镜的电压收敛速度,进一步提高自适应光学系统的稳定性和响应速度。     

反射型LCOS显示板用于人眼波前像差校正的研究

采用基于硅基板的反射型液晶显示器件(LCOS)进行人眼波前像差校正的研究.理论分析了LCOS显示器件的光学调制特性,在合适的参数条件下,LCOS可工作在偏相位调制状态下.LCOS作为波前校正器和哈特曼传感器结合构成一个自适应闭环校正系统,校正在成像光路中引入的具有人眼波前像差特点的静态波前畸变,实验结果标明LCOS可以有效地校正光学成像系统中的波前畸变,校正后像差的RMS值小于0.1 μm.LCOS器件作为相位校正元件在人眼波前像差校正和视网膜成像系统中具有良好的应用前景.     

基于Zernike模式法的变形反射镜补偿面型求解方法

针对变形反射镜校正非垂直入射畸变波前时,补偿面型求解的复杂性,借助波前补偿原理,提出利用变形反射镜对系统Zernike波像差的响应矩阵求解变形镜补偿面型的方法。结合Zernike模式法复原波前,利用CODEV仿真分析变形镜补偿畸变波前过程。以某红外自适应光学系统为例,仿真验证补偿效果。此方法能够简化变形反射镜控制算法,加深对自适应光学原理的认识。     

高度屈光不正人眼的视网膜自适应成像系统

为了更好的利用液晶自适应成像系统进行具有较大屈光不正人眼像差校正及视网膜的成像,建立了一套基于低阶像差自补偿的眼底自适应成像系统。该系统采用基于人眼调节特性的光学系统进行屈光补偿,用夏克哈特曼波前传感器进行实时的波面探测,将探测所得波前畸变进行波前重构,通过LCOS波前校正器进行高阶像差的波面校正提高系统成像质量。经过校正后系统波前误差得到有效控制。光学系统的分辨率接近70 lp/mm,已经到达该光学系统的衍射极限分辨。可以得出:液晶自适应视网膜成像系统可以满足高度屈光不正情况下的人眼视网膜成像要求。     

基于模拟退火的连续膜变形镜最优模式复原

为了改善小形变量、镜面控制耦合及其影响函数受到光学系统误差等多种因素的影响的连续膜变形反射镜容易出现波前复原控制电压往往超出了可行域范围的问题,提出采用一种基于模拟退火的波前模式复原算法,其原理通过遍历整个可行域搜索域内最佳的模式控制电压组合,使得目标函数以一定概率达到全局最优,从而得到将入射畸变波前像差的影响降到最小的结果。为了验证和比较模拟退火算法的可行性和准确度,采用了任一人眼波前畸变像差作为自适应光学系统的入射畸变波前,得到的残余波前像差小于直接法、闭环迭代算法的复原误差。结果表明,基于模拟退火的波前模式复原算法具有良好的波前复原性能,并且可结合影响函数的非线性特征描述,为连续膜波前复原控制问题提供一种新的解决途径。     

无波前传感自适应光学技术及其在大气光通信中的应用

无波前传感自适应光学(AO)系统不依赖波前传感器可直接对系统性能进行优化。基于随机并行梯度下降(SPGD)算法,32单元变形镜,CCD成像器件等建立了无波前传感自适应光学系统实验平台。实验结果表明,参量选取合适时,系统对畸变波前具有较好的校正能力,但受限于较低的CCD采样频率,仅能校正静态或缓慢变化的像差。根据实验结果讨论了基于随机并行梯度下降控制算法的无波前传感自适应光学技术在大气光通信中的应用可能和应用方法,指出采用高速光电探测器件、高速数据处理及响应速度高的波前校正器与随机并行梯度下降算法相配合可用于补偿大气光通信中的大气湍流扰动。     

望远镜的紧凑型闭环液晶自适应光学系统设计

在利用地基大口径光学望远镜进行天文观测时,液晶自适应光学成像技术已经被应用于校正大气湍流所引起的波前像差。应用Zemax软件和尽量少的光学元件,设计出了与1200mm望远镜匹配的紧凑型闭环液晶自适应光学系统。针对本套闭环自适应光学系统自身的特殊要求,制定了具体的公差原则,并应用Zemax软件进行了公差分析,结果表明,本套闭环液晶自适应光学系统具备较宽松的公差条件,可以实现较容易的加工和装调。对该紧凑型闭环液晶自适应光学系统与1200mm望远镜对接匹配后的性能进行了相应的评价:自适应光学系统与1200mm望远镜对接匹配后的组合焦距为19.13m,F数为17.92,P-V值为0.122λ,RMS值为0.031λ,MTF曲线接近衍射极限,光学传递函数的模在33lp/mm时可以达到0.5,而成像CCD的极限分辨率为31lp/mm,充分地利用了CCD相机的分辨资源。     

成像系统噪声对无波前探测自适应光学校正效果的影响

大气湍流和成像系统噪声的存在使得观测的扩展目标图像退化、扭曲,进而无法辨认其细节。目前,常采用自适应光学技术实时去除由于大气湍流带来的像差。以61单元变形镜作为校正器,随机并行梯度下降算法作为无波前探测自适应光学系统的控制算法,扩展目标图像灰度值的方差函数作为控制算法优化的性能指标函数,建立无波前探测自适应光学系统仿真模型,分析成像系统噪声对无波前探测自适应光学校正效果的影响。结果表明,当像差较小且图像信噪比大于20 dB时,自适应光学技术的校正效果几乎不受影响;但随着信噪比的减小,校正效果对比无噪声时明显变差。相同的信噪比条件下,像差越大,成像效果受噪声的影响越大。     

MEMS微变形反射镜校正波前静态畸变实验

微变形反射镜(MEMS-DMs)是用于自适应光学中波前校正的重要元件.对微变形镜波前校正原理进行了分析,设计了基于自适应光学系统的测试系统,通过闭环控制技术成功地利用一种分离式MEMS-DMs校正了实验系统中位相板引入的波前畸变,实验结果显示离焦项Zernike系数相对最大,是造成整个波面畸变的最重要的原因.MEMS-DMs对低阶波前畸变校正较好,高阶波前畸变校正时残余误差比较大,增加控制电极数量可以更好地校正高阶模式的波前畸变.基于自适应光学系统的MEMS-DMs波前畸变校正实验系统,可以为今后全面优化设计微变形反射镜及其更适应自适应光学系统的需要提供实验数据与理论支持.     

基于微机械薄膜变形镜的闭环实时模式复原

为了求解基于微机械薄膜变形镜自适应光学系统的最优模式控制电压,以使系统的入射畸变波前像差降到最小,采用了一种基于改进的奇异值分解闭环实时模式复原算法,可通过调整控制参量g1,gθ和W来优化波前复原的复原精度和收敛速度;采用一人眼出射畸变波前像差作为自适应光学系统的原始波前,与现有的几种实时模式复原算法相对比,其在收敛速度和复原精度上都有所改善。结果表明,基于改进的奇异值分解闭环实时模式复原算法,在一定程度上解决了微机械薄膜变形镜由于薄膜面型宽交连值、驱动电极单调但非线性的控制电压求解问题,算法可调整空间大、适用范围也较广。     

人眼波前畸变的实时动态校正

以自适应光学技术为基础塔建了高分辨视网膜成像系统.利用微变形反射镜(DMs)作为波前校正器件,将镜面的形貌、波前及镜面的响应函数表示为泽尼克Zernike多项式的线性组合,利用直接迭代算法及控制电压矩阵改变镜面形貌,从而实现对眼睛波前畸变的适时校正.校正后残余误差的平方根值小于λ/7,接近衍射的极限分辨率.实验表明此闭环系统带宽小于5 Hz,能校正多数情况下眼睛的动态波前畸变,能对眼科医学的诊断提供一定的帮助.     

基于自适应光学系统的波前处理算法研究

波前处理算法对自适应光学系统的工作效率有着重要的影响,是对波前像差进行复原和校正的前提,其中,区域法、模式法、直接斜率法作为自适应光学系统经典算法是当前国内外应用最为广泛的。本文在总结了以上三种算法的基础上,又介绍了两种改进式算法,快速迭代算法和Zernike模式快速算法,并对比分析了各种算法的优点和不足,对未来算法的改进方向做出展望。     

曲率探测的自适应光学Zernike模式的闭环校正

提出了一种更为简单的基于曲率探测的自适应光学闭环算法.首先,对算法的原理和闭环过程做了详细分析.然后,建立了一个自适应光学仿真模型,针对Kolmogorov特性的大气湍流相位畸变做了闭环校正.仿真结果表明,该闭环模型对大气湍流引起的波前畸变具有很高的校正精度.在此基础上,利用液晶空间光调制器作为波前校正器,搭建了相应的...     

自适应光学相干层析在视网膜高分辨成像中的应用

视网膜光学相干层析（OCT）技术利用外部低相干光源照射人眼眼底,并将人眼眼底散射信号进行干涉成像,获得人眼视网膜的断层图像信息,以实现人眼视网膜无创、实时、在体的光学活检。传统光学相干层析在视网膜成像时的轴向分辨率可达3 μm以上,但由于人眼个体差异和不可避免的像差限制了视网膜OCT的横向分辨率,只能达到约15~20 μm。而自适应光学作为一项波前校正的先进技术,可以校正OCT色差以及人眼有限视场和眼球运动导致的像差,将OCT横向分辨率提高到低于2 μm,以实现视网膜细胞及微细血管近衍射极限成像,及时发现患者眼底存在的早期病变。在介绍自适应光学和视网膜光学相干层析的技术特点基础上,对自适应光学在视网膜光学相干层析成像应用的国内外发展现状进行了论述,总结了自适应光学OCT视网膜高分辨成像在宽带光源色差校正、眼球运动伪影减少、自适应光学视场扩大和波前传感与校正系统简化的关键技术和未来发展趋势,以实现大视场、高效率、高灵敏度、高分辨率的高速人眼视网膜成像,为未来自适应光学OCT视网膜成像技术的研究和应用提供参考和借鉴。     

自适应光学高分辨率共聚焦显微成像技术

生物样品折射率的空间变化导致了光学畸变的产生,这种畸变对于共聚焦显微镜观察厚的生物样品和活体体内组织成像是一种严重的限制。自适应光学(AO)技术是通过快速反应的变形镜使镜面发生形变来补偿像差,在共聚焦显微镜中应用自适应光学技术可以校正光学畸变,观察深层组织活动,进行活体成像和实时检测。详细分析了共聚焦显微镜中像差的来源及光学畸变的特点,讨论了目前在共聚焦显微镜中自适应光学校正的方案及研究现状,讨论了共聚焦显微镜中自适应光学的波前传感器、畸变测量和波前校正器,并探讨了目前超高分辨率显微成像技术的发展方向。     

Decentralized Youla parameterized adaptive regulation with application to surface shape control for magnetic fluid deformable mirrors

The magnetic fluid deformable mirror (MFDM) is a new type of wavefront corrector which has advantages compared to conventional wavefront correctors, such as higher stroke and lower fabrication cost. In this paper, a Youla (Q) parameterized adaptive regulation approach is proposed for the MFDM to correct both random and deterministic dynamic aberrations based on the dynamic model of the MFDM. The parameter Q is tuned online by a recursive least squares (RLS) algorithm so that it converges to the desired value. An adaptive optical system with a prototype MFDM is setup to verify the effectiveness of the adaptive controller. The control performance is also compared with a H_∞ controller to show the improvement of the wavefront residue RMS error. The result illustrates that the proposed adaptive control method can effectively control the mirror surface for the unknown dynamic aberration correction, especially to the deterministic disturbances in adaptive optics systems.     

无波前传感自适应光学神经网络控制方法

针对无波前探测自适应光学系统,研究了基于神经网络的波前控制方法。建立了无波前探测自适应光学仿真模型,分别采用卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和普通神经网络(General Neural Network,GNN)作为控制算法,远场光斑图像为神经网络的输入信号,一定阶数的泽尼克模式系数为神经网络的输出,分析了波前校正效果。仿真结果表明,经过充分训练后的神经网络可以快速、准确地从远场光斑图像中复原出入射波前的低阶泽尼克模式系数,CNN的效果优于GNN,二者的损失函数值分别为0.015 8和0.037 6。相比于传统的迭代式寻优控制方法,神经网络控制方法能够基于远场光斑图像快速得到控制信号,在实时性方面有明显优势。     

基于微机械连续膜变形镜的闭环实时模式复原

提出了一种基于奇异值分解的波前闭环实时模式复原算法。针对微机械薄膜变形镜（MMDM）控制电极之间交连值大、高阶模式像差校正能力低等不利因素，对闭环实时模式复原算法增加模式复原控制参数g1和g2，分别优化基于变形镜波前模式复原的收敛速度和复原精度，并且通过对变形镜影响函数进行统计分析，针对微机械薄膜变形镜的波前复原校正能力剔除了其中难以校正的模式组合，从而提高了波前复原校正的稳定性和准确度，该方法在自适应光学应用及研究领域具有一定价值。     

自适应光学技术在大气光通信系统中的应用进展

大气光通信中大气湍流引起的相位噪声和光强起伏噪声会严重影响通信系统的通信质量,自适应光学补偿可在一定程度上解决问题.常规自适应光学技术对于解决上行链路、下行链路中的湍流扰动问题得到了理论和实验验证.强闪烁现象的存在使得常规自适应光学技术在水平链路中的应用受限,不使用波前传感器的自适应光学技术则为这一问题的解决提供了可能方案.随机并行梯度下降算法是该类自适应光学技术中一种较有应用前途的控制算法.