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摘要：本发明公开了一种基于三维紧聚焦全息网络的微纳光场实时调控方法，构建并训练基于矢量衍射模型的3DCFH‑Net：目标强度分布张量Itar输入一U‑Net，得到初始目标复振幅，通过反向衍射传播模型推导物镜后瞳平面的复振幅分布，叠加得到初始相位；与SLM的入射激光振幅输入另一U‑Net，输出最终相位；根据前向衍射传播模型，重建X偏振分量和全偏振下的紧聚焦光场强度分布，并得到其相对实际目标光场强度分布的损失值，利用梯度下降和反向传播算法调整网络参数；将需要调制的Itar输入训练好的3DCFH‑Net，即时生成的加载到SLM，通过光学系统调制得到微纳光场。本发明能实现高速、高精度的全息相位大规模生成。
主权项：1.一种基于三维紧聚焦全息网络的微纳光场实时调控方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据随机生成的三维紧聚焦目标光场强度分布，获得相应的目标强度分布张量Itar，集合得到训练数据集；S2：构建三维紧聚焦全息网络3DCFH-Net，并将训练数据集输入网络中进行训练；所述3DCFH-Net采用级联的两个U-Net模块，训练流程为：将Itar输入第一个U-Net模块，建立无噪声的目标光场强度与其最优的X偏振方向的复振幅之间的映射关系，得到各目标z平面的初始振幅A′2x和初始相位φ′2x；再通过光学反向衍射传播模型推导后瞳平面的复振幅分布，叠加得到SLM上的初始相位φ′0；将φ′0和SLM的入射激光振幅A输入第二个U-Net模块，输出最终相位φ0；根据光学前向衍射传播模型，基于φ′0重建X偏振分量下的紧聚焦光场强度分布，基于φ0重建全偏振下的紧聚焦光场强度分布；计算重建结果与实际目标光场之间的损失值，并利用反向传播和梯度下降算法调整3DCFH-Net中的参数，使3DCFH-Net收敛到最优状态，得到训练好的3DCFH-Net；S3：将需要调制的Itar输入到训练好的3DCFH-Net中，生成相应的最终相位φ0；S4：将φ0同步加载到SLM上，再通过包含4f系统和物镜的光学系统调制得到微纳光场，实现大规模三维紧聚焦光场的实时调制。
权利要求：
百度查询： 之江实验室 一种基于三维紧聚焦全息网络的微纳光场实时调控方法
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