1 of 19

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного

диапазона при помощи нейронных сетей

Якушкин Н.В.� Васильев А.В.�Сидоров-Бирюков Д.А., Ирошников Н.Г. и Митрофанов А.В.

Курс: «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях»

2 of 19

Задачи управления волновым фронтом мощного лазерного излучения

  • Достижение релятивистских интенсивностей в задачах взаимодействия с твердотельными мишенями
        • Генерация высоких гармоник
      • Генерация низкочастотного излучения (ТГц, СВЧ и т.д.)
      • Ускорение заряженных частиц
  • Оптимизация волнового фронта в нелинейно-оптических процессах

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

J. HAH et al. “Enhancement of THz generation by feedback-optimized wavefront manipulation,” Optics Express, т. 25, № 15, 2017

A. V. Mitrofanov et al. “High-order harmonic generation from a solid-surface plasma by relativistic-intensity sub-100-fs mid-infrared pulses,” Opt. Lett. 43, 5571-5574 (2018)

3 of 19

  • Деформируемое зеркало для управления волновым фронтом
  • Датчик волнового фронта для его измерения (либо двумерный детектор интенсивности)
  • Алгоритм управления обратной связью

Общая схема адаптивной системы

Gary Chanan, “Principles of Wavefront Sensing and Reconstruction”, Adaptive Optics for Vision Science and Astronomy

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

4 of 19

  • Датчик Шака-Гартмана позволяет непосредственно измерить волновой фронт
  • Однако, в среднем ИК недоступны сенсоры с высоким пространственным разрешением и труднодоступны массивы микролинз, пропускающих излучение в среднем ИК

Обзор существующих решений

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

5 of 19

 

Обзор существующих решений

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

6 of 19

 

Постановка задачи

Bruck, Y. M., & Sodin, L. G. (1979). On the ambiguity of the image reconstruction problem. Optics Communications, 30(3), 304–308.

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

7 of 19

Примеры распределения интенсивности, по которым будет восстанавливаться волновой фронт

Данные

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

8 of 19

Распределения целевых переменных для обучающей и валидационной выборки. Каждый график соответствует отдельной амплитуде при полиномах Цернике.

Данные продолжение

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

9 of 19

 

Модели

ConvFormer: Combining CNN and Transformer for Medical Image Segmentation. arXiv:2211.08564v1

EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. arXiv:1905.11946v5

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

10 of 19

Метрики

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

20

11 of 19

Сравнение архитектур

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

EfficientNetB2, �случайные веса

EfficientNetB2, предобученная на IN1K

EfficientNetB2, �предобученная на IN1K� с нормировкой �разреженных данных

ConvFormerS18 предобученный на IN1K� с нормировкой �разреженных данных

RMS, λ

0,189

0,065

0,035

0,023

Уменьшение� ошибки

-

2,89

1,84

1,52

12 of 19

  • Длина волны 520 нм
  • Диаметр пучка 25 мм
  • Фокусное расстояние линзы 1500 мм
  • Расстояние от фокуса до камеры 100 мм
  • Размер пикселя ПЗС-матрицы 2.4 мкм
  • Исследовались астигматизм, кома́ и сферическая аберрация

Схема Эксперимента

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

13 of 19

Восстановление ВФ по данным с разных позиций

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

По распределению� интенсивности� за фокусом

По распределению� интенсивности�перед фокусом

По распределению �интенсивности� с обоих позиций

RMS, λ

0,0072

0,011

0,0057

14 of 19

Восстановление одиночных аберраций в эксперименте (наклонный астигматизм)

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

15 of 19

Восстановление одиночных аберраций в эксперименте (вертикальная кома́)

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

16 of 19

Восстановление одиночных аберраций в эксперименте (сферическая аберрация)

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

17 of 19

Восстановление одиночных аберраций в эксперименте

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

По распределению� интенсивности� за фокусом

По распределению� интенсивности�перед фокусом

По распределению �интенсивности� с обоих позиций

Ast45

0,993

0,989

0,989

Def

0,195

0,504

0,525

Ast0

0,971

0,973

0,965

TreY

0,506

0,726

0,657

ComX

0,914

0,86

0,868

ComY

0,774

0,021

0,765

TreX

0,655

0,868

0,852

TetY

0,903

-0,359

0,458

SAstY

-0,227

0,342

0,402

SAb3

0,852

-0,098

0,781

SAstX

0,611

-0,197

0,73

TetX

0,307

-0,036

0

Z15

0,719

0,669

0,69

Z16

0,321

-0,393

-0,443

Z17

-0,206

-0,157

-0,025

Z18

-0,617

-0,657

-0,756

Z19

0,122

-0,053

-0,026

Z20

0,791

0,884

0,85

средний модуль

0,593556

0,488111

0,599

RMS

λ/20

λ/10

λ/14

18 of 19

Восстановление комбинации аберраций

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

19 of 19

Заключение

Восстановление волнового фронта мощного излучения среднего инфракрасного диапазона при помощи нейронных сетей

  • Экспериментально продемонстрирована возможность восстанавливать волновой фронт излучения по одному измерению около фокуса собирающей линзы
  • Показано, что применение процедуры для нормировки разреженных данных позволяет уменьшить ошибку в 2 раза
  • Показано, что использование трансформера для компьютерного зрения архитектуры ConvFormer S18 позволяет уменьшить ошибку ещё в 1.5 раза
  • Был составлен репозиторий https://github.com/nick33990/Out-of-focus-phase-retrieval