Prediction of wavefront distortion for wavefront sensorless adaptive optics based on deep learning

泽尼克多项式 波前 光学 自适应光学 失真(音乐) 变形镜 波前传感器 人工神经网络 卷积神经网络 人工智能 算法 物理 计算机科学 电信 放大器 带宽(计算)
作者
Yushuang Li,Dan Yue,Yihao He
出处
期刊:Applied Optics [Optica Publishing Group]
卷期号:61 (14): 4168-4168 被引量:21
标识
DOI:10.1364/ao.455953
摘要

, and the time consumed for predicting the wavefront from the single degraded image are 2.3, 4.6, and 3.4 ms, respectively. Among the three networks presented, the EfficientNet-B0 CNN has obvious advantages in wavefront detection accuracy and speed under different turbulence intensities than the ordinary CNN and ResNet networks. Compared with the traditional method, the deep learning method has the advantages of high precision and fast speed, without iteration and the local minimum problem, when solving wavefront aberration.
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