畳み込みニューラルネットワーク支援による四波面横ずれ干渉法を用いたスペックルビームセンシング

科学分野:

• 光学およびフォトニクス
• イメージングにおける人工知能
• 波動面センシング

背景:

• 四波面横ずれ干渉法（QLSI）は、堅牢な定量的位相イメージング技術です。
• 従来のQLSIは、積分誤差のために位相特異点を含むスペックルビームの扱いに苦労します。

研究 の 目的:

• QLSIを用いた正確なスペックルビーム再構成のための新しい方法を開発すること。
• 複雑な波動面に対するQLSIの位相勾配積分の限界を克服すること。

主な方法:

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を訓練し、QLSI干渉縞から直接複素振幅を取得しました。
• CNNは、精度の向上のために従来の位相勾配積分をバイパスします。

主要な成果:

• CNN支援QLSI法は、複雑なスペックルビームの振幅と位相プロファイルを正確に再構成しました。
• 真値と比較して0.9を超えるピアソン相関係数を達成しました。
• 位相特異点に対する堅牢性を示しました。

結論:

• 提案されたCNN支援QLSI法は、スペックルビーム再構成の精度を大幅に向上させます。
• この技術は、困難な光学環境におけるQLSIの応用を広げることが期待されます。
• 乱流条件下での高度な光学イメージングと自由空間レーザー通信を可能にします。