南京天光所提出基于衍射神經(jīng)網(wǎng)絡的、全光學的波前校正系統(tǒng)

光在大氣中傳播時，受大氣折射率變化的影響，其波前會產(chǎn)生動態(tài)畸變，嚴重時會導致其經(jīng)光學系統(tǒng)所成的像斑出現(xiàn)模糊、抖動的現(xiàn)象。因此，暴露在大氣中的光學系統(tǒng)的實際分辨率難以達到、甚至遠遠低于其光學分辨率。對于這種情況，進行實時地波前校正是提升該光學系統(tǒng)的實際分辨率的關鍵。

目前的波前校正技術從目標上可以分為兩種：以波前補償為目標的傳統(tǒng)自適應光學技術和以提升像面清晰度為目標的無波前傳感自適應光學技術，前者為實時檢測校正，但硬件復雜高，技術難度大，后者的結(jié)構(gòu)相對簡單，但校正帶寬不足，通常難以實現(xiàn)實時校正。

針對這個問題，中國科學院南京天文光學技術研究所崔向群院士團隊提出了一種基于衍射神經(jīng)網(wǎng)絡的、全光學的波前校正系統(tǒng)——衍射自適應光學系統(tǒng)（Diffractive Adaptive Optics System，DAOS），如圖1所示，或能實現(xiàn)對波前誤差在某區(qū)間內(nèi)的畸變波前的光速校正。

圖1：衍射自適應光學系統(tǒng)的概念圖

該系統(tǒng)僅由多層順序排列的衍射板組成，被放置于像面之前，通過所有衍射單元的協(xié)作來完成對匯聚光束的波前校正。不同厚度的衍射單元為其透射光引入不同的相位調(diào)制，而所有衍射單元的厚度都是事先在電腦上，針對大量的、波前誤差在某區(qū)間內(nèi)呈正態(tài)分布的畸變波前，采用深度學習的方法訓練得到。訓練結(jié)束后，通過3D打印、激光直寫或者半導體刻蝕等工藝將衍射板制作并組裝成型，該系統(tǒng)就能對訓練區(qū)間內(nèi)的畸變波前實現(xiàn)光速的波前校正。目前，衍射自適應光學系統(tǒng)的概念已經(jīng)得到模擬驗證。

圖2顯示了深度學習輸入的波前訓練集和測試集。

圖2：（A）數(shù)據(jù)集中波前的波前誤差和數(shù)量分布；（B）各視場的畸變波前的生成方法示意圖

圖3顯示了針對工作波長0.55 μm、60 cm口徑、焦比45的望遠鏡設計的衍射自適應光學系統(tǒng)的6個衍射層。

圖3：針對工作波長0.55 μm、60 cm口徑、焦比45的望遠鏡設計的，可以同時校正0.0”、0.231”視場的衍射自適應光學系統(tǒng)的6個衍射層

模擬表明，該系統(tǒng)能很好的改善大氣湍流造成的像質(zhì)下降，見圖4，圖5。相關的實驗驗證正在籌備中。

圖4：0.0”和0.231”視場的單星模擬成像

圖5：近鄰雙星（分別位于0.0”和0.231”視場）模擬成像

相關研究成果已發(fā)表在2023年第2期的《Optics Express》上。該項研究得到國家自然科學基金（12073053,12173063）與江蘇省自然科學基金（BK20221156）的資助。

論文鏈接：http://dx.doi.org/10.1364/OE.478492

審核編輯 ：李倩