Leave Your Message
*Name Cannot be empty!
Enter a Warming that does not meet the criteria!
* Enter product details such as size, color,materials etc. and other specific requirements to receive an accurate quote. Cannot be empty
მოდულის კატეგორიები
გამორჩეული მოდული
010203

მრავალსიღრმის 3D ჰოლოგრამების გენერირება სრულად კონვოლუციური ნეირონული ქსელის გამოყენებით

2024-07-18

სივრცითი სინათლის მოდულატორი არის ოპტიკური მოწყობილობა, რომელიც იყენებს საკუთარ თვისებებს აქტიური კონტროლის ქვეშ შემავალი სინათლის ამპლიტუდის, ფაზის და სხვა პარამეტრების მოდულირებისთვის და იღებს მოსალოდნელ სინათლის ველის განაწილებას საბოლოო მიმღებ ზედაპირზე სინათლის ტალღის ფრონტისა და სინათლის ტალღის სხივის კვანტიზაციისა და მიმართულების კონტროლით. სივრცითი სინათლის მოდულატორების გამოყენება ოპტიკურ ნეირონულ ქსელებში ათწლეულების განმავლობაში ვითარდებოდა და სივრცითი სინათლის მოდულატორების მოდულაციის სიზუსტის გაუმჯობესებითა და გამოთვლითი ალგორითმების უწყვეტი ოპტიმიზაციის შედეგად, ოპტიკური ნეირონული ქსელების დიდი პოტენციალი განუწყვეტლივ შეისწავლება, პოტენციური გამოყენებით მანქანურ ხედვაში, სამედიცინო გამოსახულების დამუშავებაში, ოპტიკურ სენსორულ ქსელებსა და სხვა სფეროებში.

ეს ნაშრომი წარმოადგენს მრავალსიღრმის ფაზური ჰოლოგრაფიის გენერირების მეთოდს სრულად კონვოლუციური ნეირონული ქსელის (FCN) გამოყენებით. მეთოდი ძირითადად მოიცავს წინ-უკან დიფრაქციულ ჩარჩოს მრავალსიღრმის დიფრაქციული ველის გამოსათვლელად და ფენა-ფენა ჩანაცვლების მეთოდს (L2RM) ოკლუზიური ურთიერთობის დასამუშავებლად. პირველი მეთოდით გამოთვლილი დიფრაქციული ველები მიეწოდება კარგად შემუშავებულ FCN-ს, რომელიც იყენებს მის ძლიერ არაწრფივ მორგების შესაძლებლობას 3D სცენის მრავალსიღრმისეული ჰოლოგრამის გენერირებისთვის. ეს უკანასკნელი აუმჯობესებს ჰოლოგრამის რეკონსტრუქციის ხარისხს ოკლუზიური ობიექტების ინფორმაციის დამატებით და სცენის რეკონსტრუქციაში სხვადასხვა ფენების საზღვრების გასწორებით. ექსპერიმენტებში მიიღწევა განახლებული და დინამიური 3D ჩვენება კომპიუტერის მიერ გენერირებული ჰოლოგრამის (CGH) ჩატვირთვით ძირითად კომპონენტზე - სივრცულ სინათლის მოდულატორზე (SLM).

ექსპერიმენტული პროცედურის ნაწილი და ექსპერიმენტული შედეგები:

ექსპერიმენტებში გამოყენებული იქნა არაპოლარიზებული ნახევარგამტარული ლაზერი 638 (±8) ნმ ტალღის სიგრძით და 30 მვტ სიმძლავრით, როგორც ეს ნაჩვენებია ნახ. 1-ში. ბოჭკოს გამომავალი სიგნალი განთავსდა 100 მმ ფოკუსური სიგრძის კოლიმირებული ლინზის ფოკუსურ წერტილში ბრტყელი ტალღის მისაღებად, ხოლო ნეიტრალური სიმკვრივის ფილტრი გამოყენებული იქნა როგორც შესუსტებელი და პოლარიზატორი ხაზოვანი პოლარიზებული სინათლის მისაღებად. ნახევარტალღური ფირფიტა (HWP) შემოტრიალდა ისე, რომ სინათლის პოლარიზაციის მიმართულება გასწორებულიყო LCOS კოლიმაციის კუთხის მიმართულებასთან, რასაც მოჰყვა მართკუთხა აპერტურის ჩასმა მართკუთხა პროფილის მისაღებად. დაცემული სინათლე ფაზურად მოდულირდა და აირეკლა სივრცითი სინათლის მოდულატორის (Zhongke Microstar FSLM-4K70-P02) გამოყენებით, ხოლო სცენა აღდგენილი იქნა შემდგომი გადიდებით 100 მმ ფოკუსური სიგრძის ფურიეს ლინზის გამოყენებით. სივრცითი ფილტრი გამოიყენება ისე, რომ სასურველი დიფრაქციული რიგი გაიაროს და სხვა დიფრაქციული რიგი გაიფილტროს. რეკონსტრუირებული გადიდებული 3D სცენა კამერის გამოყენებით იქნა გადაღებული.

სურათი 1.png

სურ. 1 ექსპერიმენტული მოწყობა (ფაზური ტიპის სივრცითი სინათლის მოდულატორი, მოდელი: FSLM-4K70-P02)

ექსპერიმენტში გამოყენებული სივრცითი სინათლის მოდულატორის პარამეტრების სპეციფიკაციები შემდეგია:

სურათი1.png

მოდელი

FSLM-4K70-P02

მოდულაცია

ფაზის ტიპი

LCOS ტიპი

ანარეკლი

ნაცრისფერი ტონალობის დონე

8 ბიტიანი, 256 შეკვეთა

გარჩევადობა

4094×2400

სურათის ზომა

3.74 მკმ

ეფექტური ფართობი

0.7"
15.31 მმ × 8.98 მმ

ჰეისის დიაპაზონი

2π@633nm

შევსების ფაქტორი

90%

ოპტიკური გამოყენება

60% @532nm

ორიენტაციის კუთხე

დიფრაქციული ეფექტურობა

>97%@32 შეკვეთა 633 ნმ

განახლების სიხშირე

30 ჰერცი

სპექტრული დიაპაზონი

420 ნმ-750 ნმ

დაზიანების ზღვარი

2W/სმ²

რეაგირების დრო

10.8 მილიწამით მეტი, 18.5 მილიწამით ნაკლები

სიმძლავრე შეყვანა

12 ვოლტი 2 ა

მონაცემთა ინტერფეისი

HDMI

სურათი 2.png

სურ. 2. 3D გრაფიკული მონაცემთა ნაკრების გენერირება. A) 3D შემთხვევითი სცენა. B) შერჩევის პროცესი. C) ინტენსივობის გამოსახულება. D) სიღრმის გამოსახულება. E) 3D გრაფიკული მონაცემთა ნაკრები.

სურათი 3.png

სურ. 3. მრავალსიღრმისეული ჰოლოგრამების გენერირება FCN-ის გამოყენებით. ა) მრავალსიღრმისეული დიფრაქციული ველების გამოთვლა წინა-უკანა დიფრაქციული ჩარჩოს გამოყენებით. ბ) FCN-ის სტრუქტურა. გ) მრავალსიღრმისეული შეცდომის გამოთვლა.

სურათი 4.png

სურ. 4. რეკონსტრუქციების ხარისხის შედარება. A) სამიზნე სცენა. B) სტანდარტული მეთოდის და L2RM-ის რიცხვითი რეკონსტრუქცია შესაბამისად. C) სტანდარტული მეთოდის და L2RM-ის ოპტიკური რეკონსტრუქცია შესაბამისად.

სურათი 5.png

სურ. 5. რთული 3D სცენა და შესაბამისი ჰოლოგრამა. A) ინტენსივობის გამოსახულება და B) 3D სცენის სიღრმის გამოსახულება. C) FCN-ის მიერ გენერირებული მრავალსიღრმისეული ჰოლოგრამა.

სურათი 6.png

სურ. 6. A) WH, B) DPH და C) L2RM-ის რიცხვითი და ოპტიკური რეკონსტრუქცია. 1, 3 და 5 რიგებში მოცემული გამოსახულებები წარმოადგენს რიცხვობრივ რეკონსტრუქციას, ხოლო 2, 4 და 6 რიგებში - ოპტიკურ რეკონსტრუქციას. 1 და 2 სვეტებში კამერა ფოკუსირდება შესაბამისად „ფეხბურთი-გიტარა“ წყვილის წინა ფოკუსურ სიბრტყეზე („ფეხბურთი“) და უკანა ფოკუსურ სიბრტყეზე („გიტარა“). 3 და 4 სვეტებში კამერა ფოკუსირდება შესაბამისად „თვითმფრინავი-ძაღლი“ წყვილის წინა ფოკუსურ სიბრტყეზე („თვითმფრინავი“) და უკანა ფოკუსურ სიბრტყეზე („ძაღლი“).

სურათი 7.png

სურ. 7. სხვადასხვა სიღრმისეულ სიბრტყეზე რეკონსტრუირებული ობიექტები.

დასასრულს დაწერილია:

ოპტიკურ ნეირონულ ქსელებს დიდი ყურადღება ექცევა პარალელური მასშტაბური გამოთვლების, დაბალი სიმძლავრის მუშაობისა და სწრაფი რეაგირების პოტენციალის გამო, ხოლო სივრცითი სინათლის მოდულატორები, როგორც დიფრაქციული მოწყობილობები, მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ დიფრაქციულ ნეირონულ ქსელებში და გამოიყენება მრავალ სფეროში, როგორიცაა 3D ჰოლოგრაფიული გამოსახულების გამოთვლა AR/VR-ისთვის, ბიოსამედიცინო გამოსახულების გამოთვლა და ოპტიკური ზონდირება. დიფრაქციული ნეირონული ქსელების პროგრამირებადობის საფუძველზე, მომავალში მოსალოდნელია უფრო მაღალი ხარისხის დიფრაქციული ნეირონული ქსელების რეალიზება.