| 专利号 | 2022117053388 | 申请日 | 2022-12-29 | 专利名称 | 一种基于机器学习的数字全息物光波提取法 |
| 授权日 | 2025-09-12 | 专利权人 | 齐鲁工业大学(山东省科学院) | 发明人 | 李杰;林子凯;李春龙;周长远 |
| 主分类号 | G06F30/27 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开一种基于机器学习的数字全息物光波提取法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立训练集；步骤一一：构建一个曲面作为全息系统的物面输入，参考光为平面光；步骤一二：取得物面光波的相位分布与复振幅分布；步骤二：神经网络搭建；步骤三：相位重建。本发明涉及物光波提取法领域，具体地讲，涉及一种基于机器学习的数字全息物光波提取法。本发明要解决的技术问题是提供一种基于机器学习的数字全息物光波提取法，于MATLAB上完成全息记录、再现仿真，用于生产训练神经网络所需的训练集、校验集、测试集；训练完成后的模型将使用测试集进行验证；利用验证后的神经网络提取相移值，进而基于相移值和干涉图根据相移算法重建原始物光波，最后对重建质量进行分析。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
