被廣泛的用于像差校正，體積成像和可編程神經(jīng)元激發(fā)。 其中液晶空間光調(diào)制器(SLM)是高分辨率的相位調(diào)制器，能夠創(chuàng)建復(fù)雜的相位圖，以在三維（3D）體積內(nèi)可實(shí)現(xiàn)任意的光束偏轉(zhuǎn)，可實(shí)現(xiàn)三維（3D）體積重塑。 Meadowlark Optics（MLO）公司最新的SLM將面填充率從83.4％提高到96％，并將分辨率從512 x 512像素提高到1920 x 1152像素，同時(shí)在1064 nm處達(dá)到300 Hz的液晶響應(yīng)時(shí)間（0-2π）和845Hz的幀頻，可覆蓋波段：850-1650nm。 本文總結(jié)了MeadowlarkOptics公司新的SLM的功能，以及SLM在雙光子及三光子顯微微鏡成像應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì) ...

（b）應(yīng)用了像差校正的波前（λ/ 20 RMS）（c）未應(yīng)用校正的像差曲面圖。（d）應(yīng)用校正后的像差曲面圖。5. 計(jì)算全息算法優(yōu)化美國(guó)Meadowlark Optics公司與美國(guó)霍華德休斯敦學(xué)院的研究人員合作開(kāi)發(fā)了最新的計(jì)算全息優(yōu)化算法，并且嵌入到SLM的控制軟件中，客戶可以正確、靈活的更方便的產(chǎn)生想要的光斑模式。同時(shí)用戶可根據(jù)自己的需求控制每個(gè)焦點(diǎn)的光強(qiáng)。 ...

可見(jiàn)光波段，像差校正的時(shí)候選擇的波長(zhǎng)一般不同于前述特征譜線的波長(zhǎng)，有必要利用公式求知玻璃對(duì)任意波長(zhǎng)的折射率。可以有多種色散公式來(lái)計(jì)算玻璃對(duì)任意波長(zhǎng)的折射率，最常用的是德國(guó)的Schott玻璃廠提出的色散公式，即n2= A0+ A1 λ2+ A2 λ-2+ A4 λ-4+ A6 λ-6利用這一公式計(jì)算折射率，在波長(zhǎng)為400~750納米內(nèi)，可達(dá)±3×10-6精度，在365~400和750~1014納米內(nèi)可達(dá)±5×10-6精度.光學(xué)晶體也是重要的透射材料，有些晶體的透明波段很寬，性能特異，有很多方面的應(yīng)用。另外由于部分光學(xué)晶體呈現(xiàn)明顯的各向異性，對(duì)入射光會(huì)產(chǎn)生雙折射，限制了它們?cè)诔上裣到y(tǒng)中的應(yīng)用。光學(xué) ...

能也不需要把像差校正到完全理想的程度，因此需要選擇像差的最佳校正方案，也需要確定校正到怎樣的程度才能滿足使用要求,即確定像差容限。這兩方面都屬于光學(xué)系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)價(jià)問(wèn)題，它對(duì)光學(xué)設(shè)計(jì)者具有重大指導(dǎo)意義。一般而言，有以下幾種評(píng)價(jià)光學(xué)系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)。1.斯特列爾判斷2.瑞利判斷3.分辨率4.點(diǎn)列圖5.光學(xué)傳遞函數(shù)我們接下來(lái)一一進(jìn)行介紹。一、斯特列爾判斷光學(xué)系統(tǒng)有像差的時(shí)候，衍射圖樣中中心亮斑（即艾里斑）占有的光強(qiáng)度比理想成像的時(shí)候要低，這兩者的光強(qiáng)度之比稱為Strehl強(qiáng)度比，又稱為中心點(diǎn)亮度，以S.D.表示。Strehl判斷認(rèn)為，中心點(diǎn)亮度S.D.>= 0.8的時(shí)候，該光學(xué)系統(tǒng)是完善的。如下圖 ...

高效且有效的像差校正方法，從而能夠恢復(fù)衍射極限成像性能。圖1、高效像差校正用于貝塞爾焦點(diǎn)掃描2PFM實(shí)驗(yàn)結(jié)果：圖2、像差校正恢復(fù)衍射極限分辨率用于斑馬魚(yú)幼苗在體體積成像通過(guò)貝塞爾聚焦掃描在2 Hz的體積速率下以及無(wú)AO和有AO的情況下對(duì)體積(128×100×60 μm3，從Z=190μm到Z=250μm below pia)中GCaMP6s+樹(shù)突和樹(shù)突棘的自發(fā)鈣瞬變進(jìn)行成像。清醒小鼠在體視覺(jué)皮層神經(jīng)元基底樹(shù)突棘中視覺(jué)誘發(fā)谷氨酸信號(hào)(iGluSnFR-A184S)的體積成像。通過(guò)貝塞爾聚焦掃描在無(wú)AO和有AO(128×128×60μm3，從Z=120μm到Z=180μm below pia)的情 ...

要致力于單色像差校正、多波長(zhǎng)控制以及和光路或偏振控制等。然而，它們?cè)谌臻g光控制方面的潛力仍待開(kāi)發(fā)。技術(shù)要點(diǎn)：基于此，山東濟(jì)南大學(xué)的Song Gao(一作)和Yang Li(通訊)提出了利用雙膠合介質(zhì)型超表面(dielectric metasurface doublet, DMD)實(shí)現(xiàn)全空間可見(jiàn)光的高效和多功能控制的方法。它能夠?qū)崿F(xiàn)三種不同的入射方向和偏振觸發(fā)波前整形功能，包括異常光束偏轉(zhuǎn)、光聚焦、渦流光束生成和全息圖像投影。與多層金屬超表面相比，所提出的超表面在設(shè)計(jì)復(fù)雜性、效率和制造方面都更有優(yōu)勢(shì)。此外，由于可以部署具有不同極化響應(yīng)的介質(zhì)meta-atoms來(lái)構(gòu)建這種超表面，預(yù)計(jì)未來(lái)可以獲得 ...

用計(jì)算成像將像差校正的任務(wù)轉(zhuǎn)移到后端處理軟件上已經(jīng)成為一種新的手段。盡管這些方法可以在沒(méi)有嚴(yán)格孔徑限制的情況下實(shí)現(xiàn)全彩成像超表面，但它們僅限于20度以下的視場(chǎng)角，并且重建的空間分辨率比傳統(tǒng)折射光學(xué)低一個(gè)數(shù)量級(jí)。此外，現(xiàn)有的學(xué)習(xí)去卷積方法僅限于標(biāo)準(zhǔn)編碼器-解碼器架構(gòu)的變體，例如U-Net，并且通常無(wú)法推廣到實(shí)驗(yàn)測(cè)量或處理大像差。近來(lái)提出了一些新的成像器，如單光學(xué)元件相機(jī)、無(wú)透鏡相機(jī)等。單光學(xué)元件替代多個(gè)光學(xué)元件的堆疊，減小了尺寸，但是由于低衍射效率，其成像性能無(wú)法與商用成像器相比。即使其最成功的案例也由于焦距大于10mm使得小型化失敗。無(wú)透鏡相機(jī)用振幅掩膜替代光學(xué)元件來(lái)縮小尺寸，但是空間分辨率嚴(yán) ...

地聚焦誘導(dǎo)、像差校正能力等因素。全息近眼顯示能夠解決上述多種問(wèn)題，并且可以唯一的使用單個(gè)空間光調(diào)制器(spatial light modulator,SLM)和相干光源，合成三維強(qiáng)度分布。盡管全息的基本原理已經(jīng)在70多年前就已經(jīng)被提了出來(lái),但是高質(zhì)量的全息圖獲取在21世紀(jì)初才實(shí)現(xiàn)。使用SLM生成高質(zhì)量的數(shù)字全息圖的主要挑戰(zhàn)在于計(jì)算生成全息(computer generated holography,CGH)的算法。傳統(tǒng)的CGH算法依賴于不足以準(zhǔn)確描述近眼顯示物理光學(xué)的波傳播模型，因此嚴(yán)重限制了能夠獲得的圖像質(zhì)量。直到最近(2018年開(kāi)始)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的全息波傳播模型提出，能夠相對(duì)的改善圖像質(zhì) ...

維組織成像、像差校正、光毒性是當(dāng)前活體成像的三大難題。光場(chǎng)顯微鏡雖然具有高速三維成像能力，但是受到海森堡不確定性原理的限制，其空間分辨率與角度分辨率是一對(duì)矛盾量，無(wú)法同時(shí)獲得高空間分辨率和角度分辨率。文章創(chuàng)新點(diǎn)：基于此，清華大學(xué)的Jiamin Wu(第1作者)和Qionghai Dai(通訊作者)等人受果蠅復(fù)眼和攝影中亞像素偏移手段的啟發(fā)，提出了一種數(shù)字自適應(yīng)掃描光場(chǎng)交互迭代層析顯微鏡(digital adaptive optical scanning light field mutual iterative tomography, DAOSLIMIT)技術(shù)。其具有高速、高分辨率3D成像、自適 ...

近端面，用于像差校正和聚焦。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)方案。編碼器最后階段使用兩個(gè)dropout層來(lái)減少過(guò)擬合。總共使用了九個(gè)單獨(dú)訓(xùn)練的CNN，每個(gè)CNN重建一個(gè)相關(guān)的目標(biāo)平面。參考文獻(xiàn)：Robert Kuschmierz, Elias Scharf, David F. Ortegón-González, Tom Glosemeyer, Jürgen W. Czarske. Ultra-thin 3D lensless fiber endoscopy using diffractive optical elements and deep neural networks[J]. Light: Adv ...