Detección de haces de moteado mediante interferometría de cizallamiento lateral cuadrivalente asistida por redes...

Área de la Ciencia:

• Óptica y Fotónica
• Inteligencia Artificial en Imagen
• Detección de Frente de Onda

Sus antecedentes:

• La interferometría de cizallamiento lateral cuadrivalente (QLSI) es una técnica robusta de imagen de fase cuantitativa.
• La QLSI tradicional tiene dificultades con los haces de moteado que contienen singularidades de fase debido a errores de integración.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método novedoso para la reconstrucción precisa de haces de moteado utilizando QLSI.
• Superar las limitaciones de la integración del gradiente de fase en QLSI para frentes de onda complejos.

Principales métodos:

• Se entrenó una red neuronal convolucional (CNN) para recuperar directamente la amplitud compleja a partir de interferogramas QLSI.
• La CNN evita la integración tradicional del gradiente de fase para mejorar la precisión.

Principales resultados:

• El método QLSI asistido por CNN reconstruyó con precisión los perfiles de amplitud y fase de haces de moteado complejos.
• Se logró un coeficiente de correlación de Pearson > 0.9 en comparación con la verdad fundamental.
• Se demostró robustez contra las singularidades de fase.

Conclusiones:

• El método propuesto QLSI asistido por CNN mejora significativamente la precisión de la reconstrucción de haces de moteado.
• Se espera que esta técnica amplíe las aplicaciones de QLSI en entornos ópticos desafiantes.
• Permite la imagen óptica avanzada y la comunicación láser de espacio libre en condiciones turbulentas.