ence使用衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全光機器學習技術(shù)背景：深度學習是發(fā)展最快的機器學習方法之一测僵，它利用在計算機中實現(xiàn)的多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)的表示和抽象進行數(shù)字化學習街佑，并執(zhí)行高級任務(wù)谢翎，與人類專家的表現(xiàn)相當甚至優(yōu)于人類專家。深度學習的最新應(yīng)用進展主要包括醫(yī)學圖像分析沐旨、語音識別森逮、語言翻譯、圖像分類等磁携。除了這些主流應(yīng)用之外褒侧，深度學習方法也被用于解決逆成像問題。當前不足：當前的深度學習框架主要是在計算機中訓練及執(zhí)行的谊迄，而受限于摩爾定律接近其物理極限闷供，硅基計算機的性能增長已經(jīng)逐漸達到不可持續(xù)的水平，急需新一代的計算模式统诺。文章創(chuàng)新點：基于此歪脏，美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)Aydogan Ozcan組的Xin ...
點只有處于從衍射二維 面出發(fā)，并在觀察者的眼睛處結(jié)束的線上時才可見粮呢。無論全息圖的構(gòu)圖婿失、分辨率或方向如何，這種被描述為“裁剪(clipping)”或“漸暈(vignetting)”的限制都會存在啄寡。裁剪的實際效果是必須像電視一樣觀看全息圖豪硅。也就是說，對于有限尺寸的全息圖挺物，可實現(xiàn)的z佳面內(nèi)視角是圍繞顯示表面有360°懒浮。然而，任何單個圖像點周圍的z大視角都小于 360°识藤，并且隨著圖像點遠離全息顯示表面而迅速減小砚著。而自由空間立體顯示器在任何深度的每個圖像點周圍都具有360° 的平面內(nèi)視角。裁剪幾乎排除了與未來三維顯示器相關(guān)的幾乎所有顯示幾何特性蹋岩，包括長焦投影赖草、高沙盤和環(huán)繞觀察者或其它物理對象的圖像。這些 ...
折射剪个、反射和衍射光學元件都可用于光束轉(zhuǎn)換器秧骑。常用的折射或反射光束轉(zhuǎn)換器，設(shè)計時通晨勰遥基于射線光學理論乎折。設(shè)計問題主要由三種類型的方程約束：光束的能量守恒、以向量形式的斯涅爾定律(Snell's law)支配的光線追蹤方程以及描述在輸入和輸出波前之間等光程的Malus-Dupin定理 侵歇。此外骂澄，對于制造問題，應(yīng)考慮面型的表面連續(xù)性惕虑。光束轉(zhuǎn)換器的發(fā)展路線為從輸入和輸出光束保持平面波前且輻照度旋轉(zhuǎn)對稱分布到更一般的非旋轉(zhuǎn)對稱的情況坟冲，從近軸近似到非近軸情況磨镶。其中突出的理論有適用于近軸或小角度近似的最優(yōu)傳輸 (optimal transport, OT) 理論，非近軸情況下設(shè)計問題用類型的非線性偏微分 ...
高幀率記錄健提。衍射圖案的變化用于監(jiān)測樣品所經(jīng)歷的運動琳猫。實驗結(jié)果：圖2：用于3D dSTORM成像、無監(jiān)督數(shù)據(jù)采集和活細胞單分子跟蹤的定制基準實時亞納米聚焦和動態(tài)聚焦參考文獻：Coelho, S., Baek, J., Walsh, J. et al. Direct-laser writing for subnanometer focusing and single-molecule imaging. Nat Commun 13, 647 (2022).DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-022-28219-6更多詳情請聯(lián)系昊量光電/歡迎直接聯(lián)系昊量光電關(guān)于昊量光 ...
法應(yīng)用于光學衍射層析成像私痹，并在數(shù)值和實驗上證明了光學厚樣品的三維重建相比使用基于弱散射近似的傳統(tǒng)方法脐嫂，保真度更高。圖1紊遵、所提方法示意圖账千。 (a) 給定入射場和三維散射勢 (v)，正向模型在通過pupil mask (P) 后在探測器處得到散射場和透射場 (y)暗膜。（ b ）傳統(tǒng)和修正后的玻恩級數(shù)之間的比較匀奏。傳統(tǒng)的玻恩級數(shù)通常發(fā)散，但修正后的級數(shù)總是收斂学搜。(c) 估計的三維與Mie理論和FDTD結(jié)果的比較攒射。(d)逆向模型在給定y和的情況下迭代地尋找未知v。這是通過使用修正后的玻恩級數(shù)作為傳播器反向傳播誤差來計算的恒水。(e) Rytov近似與所提出的方法之間的重建性能比較。使用所提出的方法重建的層析圖 ...
播由基爾霍夫衍射積分描述饲齐，這相當于場與固定核的卷積钉凌。此操作代表了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN，大多數(shù)視覺計算應(yīng)用程序的第1選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)) 的基本構(gòu)建塊之一捂人。然而御雕，為了使波傳播成為光學計算的有用工具，我們需要可編程性滥搭。例如酸纲，卷積核能夠被設(shè)計。這可以通過傅立葉光學實現(xiàn)瑟匆，光路中特定的透鏡排布可以將物理上正向或逆傅立葉變換應(yīng)用于光場闽坡。插入到光路傅立葉平面中的光學元件實現(xiàn)了輸入場與光學元件的幅度和相位的逐元素相乘。通過卷積定理可知愁溜，這對應(yīng)于輸入場與插入光學元件的逆傅立葉變換的卷積疾嗅。因此，可以使用透鏡和其它光學元件以光速將圖像的光場與任意卷積核進行卷積冕象。過去代承，這種見解已被用于設(shè)計光相關(guān)器(optical c ...
術(shù)背景：超越衍射極限分辨率的光學成像技術(shù)推動了細胞內(nèi)研究和單分子水平化學反應(yīng)研究的發(fā)展。超分辨率受激發(fā)射損耗顯微鏡可以實現(xiàn)具有超高時空精度的三維成像渐扮。對于單分子檢測和定位技術(shù)论悴，如隨機光學重建顯微鏡或光激活(photo-actived)定位顯微鏡,可光開關(guān)探針(photo-switchable probes)的位置定義為衍射極限點的中心位置掖棉。多次重復成像過程，每一次對不同的隨機激活熒光團成像膀估，可以實現(xiàn)納米級的重建分辨率幔亥。然而，對樣品透明性的要求玖像，使得這些超分辨顯微鏡技術(shù)不可能用于被強散射介質(zhì)(如生物組織紫谷、磨砂玻璃、粗糙墻角等)掩埋的物體捐寥。這些介質(zhì)對光的吸收不強烈笤昨，但是擾亂了光路，產(chǎn)生像噪聲一樣的 ...
前傳播過程的衍射積分進行數(shù)字聚焦握恳。數(shù)字全息已在生物學瞒窒、診斷學和醫(yī)學、微流控和片上實驗室成像(lab on a chip)乡洼、三維追蹤崇裁、細胞力學、即時檢驗(point of care testing)束昵、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用拔稳。相襯層析(phase contrast tomography，PCT)可以從不同方向探測樣品锹雏，從而測量出樣品的三維折射率分布巴比。多方向探測可通過移動光源、旋轉(zhuǎn)樣品的等方式獲得樣品不同方向的信息礁遵。當前不足：當前基于數(shù)字全息的PCT需要在機械或光電激光束掃描設(shè)備的情況下完成三維成像轻绞。文章創(chuàng)新點：基于此，意大利那不勒斯費德里克二世大學的Zhe Wang(第一作者)和Pietr ...
非線性抑制了衍射極限激光焦點不可避免的橫向和軸向拖尾佣耐，從而保證了沿所有三個空間方向的激發(fā)和后續(xù)化學反應(yīng)的關(guān)鍵濃度政勃。重要的是，沒有額外非線性的單光子吸收不能從根本上提供這種濃度來制造任意3D 結(jié)構(gòu)兼砖。為了獲得有效的雙光子吸收奸远，通常使用鎖模皮秒或飛秒激光源。盡管雙光子光刻是一項成熟的技術(shù)讽挟，但在3D激光納米打印中使用飛秒激光器獲得有效的雙光子吸收仍有許多缺陷然走。首先，當從足夠多的聚合物交聯(lián)點向上增加激光功率時戏挡，由于三光子和四光子吸收過程以及更甚的開始芍瑞，會發(fā)生微爆炸，從而導致多余的高能電子態(tài)褐墅。通常拆檬，發(fā)生微爆炸的激光功率比寫入點高一個數(shù)量級以下洪己。即使在寫入點，光刻膠中的小污染物或污垢微粒也會引發(fā)微爆炸竟贯。此類 ...
考光照射下的衍射光通過分束器的一個方向到達人眼答捕，真實環(huán)境通過分束器的另一個方向進入人眼，形成組合帶有AR圖像的背景環(huán)境圖像屑那。傳統(tǒng)的AR/VR設(shè)備基于雙目視覺顯示或光場顯示拱镐，兩者都可能存在聚散調(diào)節(jié)沖突(vergence-accommodation conflicts)，導致用戶頭暈或疲勞持际。全息顯示器提供3D視覺感知沃琅，而不會在觀看者中產(chǎn)生會聚聚焦沖突(convergence-focusing conflict)，從而減輕這些負面的用戶體驗蜘欲。在工業(yè)/企業(yè)應(yīng)用之外采用AR的速度很慢益眉，部分原因是上述物理影響。消費者對智能眼鏡和AR設(shè)備的廣泛采用之所以興趣低迷姥份，其另一個原因是長時間佩戴頭戴式設(shè)備 (HMD ...
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