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申请/专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所

摘要：本发明涉及面形图分析技术领域，尤其涉及一种计算全息图误差分析方法，包括如下步骤：S1.收集面形图，并采集CGH局部误差面形图，生成图像数据集。S2.划分为训练集、验证集和测试集。S3.搭建深度学习网络，并对其进行训练，得到深度学习模型。S4.将测试集输入到深度学习模型中，得到预测的整体误差图。S5.提取条纹轮廓，计算出每个点的坐标值及对应坐标值的误差值，与整体面形图的实际坐标值进行比较，计算不同点的误差值。S6.基于误差值，得到CGH整体面形图的制作误差对波前的影响。本发明通过计算出条纹轮廓的每个点的坐标值及对应误差值，并与整体面形图的实际坐标值进行比较，进而能够准确推测整体误差分布图并分析其对波前的影响。

主权项：1.一种计算全息图误差分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.收集带有已知位置误差的CGH整体面形图、没有误差的CGH整体面形图和仿真生成的带有误差的CGH整体面形图；对收集到的所有面形图进行处理，并采集CGH局部误差面形图，生成面形图的图像数据集；S2.标记所述图像数据集中每张面形图的位置误差和类型，并划分为训练集、验证集和测试集；S3.将所述训练集和所述验证集输入到搭建好的深度学习网络中，并对其进行训练，得到深度学习模型；S4.将测试集输入到深度学习模型中，得到预测的整体误差图；深度学习模型将学习得到三种不同的局部误差与理论完美标准的CGH图进行融合，得到带有误差的CGH模拟图；S5.利用图像处理边缘提取检测算法，提取所述整体误差图的条纹轮廓，并计算出所述条纹轮廓的每个点的坐标值，并与整体面形图的实际坐标值进行比较，计算不同点的误差值；S6.基于所述误差值，得到所述带有误差的CGH整体面形图上每个点的误差值对波前的干涉检测精度的影响，进而得到CGH整体面形图的制作误差对波前的影响；所述不同点的误差值的计算公式如下： ；其中，m为衍射级次；为CGH使用时的工作波长；为条纹位置畸变大小；为最小条纹周期；基于所述不同点的误差值，进而得到面形误差PV的数值和RMS的数值；所述PV的计算公式为：PV=maxmin；其中，max为面形图条纹轮廓点的最大值，min为面形图条纹轮廓点的最小值；当面形条纹轮廓为离散信号时，所述的计算公式为： ；其中，N是样本数，是第n个样本点的值；当面形条纹轮廓为连续信号时，所述的计算公式为： ；其中，T是信号的时间跨度。

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