加州大學洛杉磯分校 (UCLA) 的科學家公布了一項可能徹底改變成像和光通信領域的技術。這項研究由 Aydogan Ozcan 及其團隊領導,引入了一種使用衍射波前處理的全光相位共軛 (OPC) 方法。
這項新技術提供了前所未有的能力,可以校正多種波長的光學畸變,并可能對各個領域產(chǎn)生重大影響。該研究成果已發(fā)表在《自然通訊》上。
傳統(tǒng)的光學相位共軛方法(包括模擬和數(shù)字技術)長期以來一直用于校正從醫(yī)學成像到激光束聚焦等應用中的波前畸變。然而,這些方法通常具有諸如能量效率低、光譜操作窄帶、系統(tǒng)復雜度高和響應時間慢等局限性。
加州大學洛杉磯分校的研究人員開發(fā)的新型全光學相位共軛方法克服了這些挑戰(zhàn),他們利用深度學習來優(yōu)化一組無源衍射層,這些衍射層可以處理扭曲的光場,并全光學地生成多個波長的相位共軛對應物。
該方法不僅比現(xiàn)有技術更快、更節(jié)能,而且更緊湊、更可擴展,涵蓋不同光譜帶的應用。
創(chuàng)新的 OPC 框架建立在深度學習設計的衍射光學結構之上。這些結構旨在對具有未知相位畸變的光場進行相位共軛。
通過使光線穿過一系列 3D 打印的衍射層,該系統(tǒng)可以將多個波長的扭曲波前轉換為光速的共軛波前,而無需進行數(shù)字計算或主動調(diào)制。
加州大學洛杉磯分校團隊利用太赫茲 (THz) 輻射展示了該系統(tǒng)的有效性。他們制作了一個三層衍射 OPC 處理器,并成功糾正了模型訓練期間從未遇到過的光學畸變。這項實驗驗證證實了該系統(tǒng)能夠有效處理現(xiàn)實世界中的光學畸變。
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