洛杉矶，2022 年 5 月 25 日 — 由加州大学洛杉矶分校电气与计算机工程系和加州纳米系统研究所的 Aydogan Ozcan 领导的一组研究人员开发了一种衍射光学网络，以取代定量相位成像 (QPI) 系统中使用的数字图像重建算法. 该技术使用一系列通过深度学习进行空间设计的无源光学表面。 与传统的 QPI 系统不同，其中相位恢复是在计算机上使用强度量或全息图，衍射 QPI 网络直接处理物体本身产生的光波，以在光通过衍射网络传播时检索样品的相位信息。整个相位恢复和定量相位成像过程以光速完成，无需外接电源，只需要光源。
全光相位恢复：定量相位成像的衍射计算。加州大学洛杉矶分校的工程师首次报告了衍射网络的设计，该网络可以全光学地恢复物体的定量相位信息，仅使用光通过无源工程表面的衍射。由加州大学洛杉矶分校 Ozcan 实验室提供。 在光与感兴趣的物体相互作用并通过空间工程无源层传播后，恢复的样品相位图像作为强度图像出现在衍射网络的输出端，成功地将输入端物体的相位特征转换为输出的强度图像。 据研究人员称，这些结果构成了第一个通过衍射实现的全光学相位检索和相位强度转换。使用深度学习训练的衍射 QPI 网络不仅可以推广到在统计上类似于训练图像的看不见的新相位对象，还可以推广到具有不同空间特征的全新类型的对象。 此外，衍射 QPI 网络的设计方式使得输入相位的量化不受照明光强度或图像传感器检测效率的可能变化的影响。该团队还表明，即使在其衍射层机械错位的情况下，衍射 QPI 网络也可以进行优化，以保持其定量相位图像质量。 研究人员开发的衍射 QPI 网络可能为显微镜和传感领域的各种新应用铺平道路，因为它们具有计算速度快、功耗低和内存使用率高等特点。 该研究发表在*Advanced Optical Materials* ( [www.doi.org/10.1002/adom.202200281](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adom.202200281) ) 上。 |
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