Estimation of optical plane under atmospheric turbulence

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.06.006

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Estimation of optical plane under atmospheric turbulence

更新时间：2025-09-01

- Estimation of optical plane under atmospheric turbulence
- Vol. 49, Issue 6, Pages: 704-710(2023)
- 作者机构：
  
  1:上海理工大学光电信息与计算机工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.06.006
  CLC： TP391.41
- Published：2023
- 稿件说明：
移动端阅览
Estimation of optical plane under atmospheric turbulence[J]. 2023, 49(6): 704-710.
DOI：

Estimation of optical plane under atmospheric turbulence[J]. 2023, 49(6): 704-710. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.06.006.

摘要

针对大气湍流环境下光学元件平面面形PV值测量这一问题。首先建立了一种大气湍流下斐索干涉仪的模型，通过该模型得到1000张干涉条纹图像；然后提出了一种基于卷积神经网络估算PV值的方法，将干涉条纹图像作为卷积神经网络的输入，利用卷积神经网络提取图像的特征信息，得到PV值；最后将得到的结果与ASTM计算得到的结果、相位解包裹得到的结果以及BP神经网络得到的结果进行对比，发现利用卷积神经网络的方法偏差为2.25×10~(-4)λ

较ASTM、相位解包裹以及BP神经网络得到的结果偏差更小。实验结果表明此方法具有抗干扰性强、精度高、运算快的优点，是一种有效的抗大气湍流影响的光学检测方法。

Abstract

关键词

Keywords

references

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Classification model of dominant species in desertification grassland based on hyperspectral remote sensing

Brain image registration method based on low-resolution auxiliary features and convolutional neural network

Concealed object detection from millimeter wave images based on DSA-BCNN

Surface defect detection of polarizer based on improved Faster-RCNN

Denoising process for image impulse noise based on dual-channel neural networks

Related Author

康拥朝

刘浩

皮伟强

杨红艳

毕玉革

张锡鹏

王远军

薛湛琦

Related Institution

1:内蒙古农业大学机电学院

1:上海理工大学医学影像工程研究所

3:擎翌(上海)智能科技有限公司

2:上海第二工业大学文理学部

2:苏州市智能测控工程技术研究中心

⁰