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基于深度学习单帧干涉解耦的平行平板光学均匀性高精度测量
现代应用光学 | 更新时间：2026-09-11
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    • 基于深度学习单帧干涉解耦的平行平板光学均匀性高精度测量

    • High-precision deep learning-based single-frame interferometric decoupling for measuring optical homogeneity of parallel plates

    • “平行平板光学均匀性测量长期面临干涉混叠难以解耦、多帧采集耗时较长及环境噪声抑制困难等挑战，中国研究团队提出基于深度学习单帧干涉解耦的高精度测量方法，建立了两阶段卷积神经网络模型实现混叠条纹解耦与相位重构，为解决光学元件高通量现场化检测难题提供解决方案。”
    • 周顺业 ，汤亮 ，崔晗 ，邱丽荣 ，赵维谦
    • 光学精密工程 2026年34卷第13期 页码：1981-1992

    • DOI： 10.37188/OPE.20263413.1981     

      中图分类号：
    • CSTR： 32169.14.OPE.20263413.1981     

    • 修回：2026-04-17 ，

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