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申请/专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
摘要：本发明涉及面形图分析技术领域，尤其涉及一种计算全息图误差分析方法，包括如下步骤：S1.收集面形图，并采集CGH局部误差面形图，生成图像数据集。S2.划分为训练集、验证集和测试集。S3.搭建深度学习网络，并对其进行训练，得到深度学习模型。S4.将测试集输入到深度学习模型中，得到预测的整体误差图。S5.提取条纹轮廓，计算出每个点的坐标值及对应坐标值的误差值，与整体面形图的实际坐标值进行比较，计算不同点的误差值。S6.基于误差值，得到CGH整体面形图的制作误差对波前的影响。本发明通过计算出条纹轮廓的每个点的坐标值及对应误差值，并与整体面形图的实际坐标值进行比较，进而能够准确推测整体误差分布图并分析其对波前的影响。
主权项：1.一种计算全息图误差分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.收集带有已知位置误差的CGH整体面形图、没有误差的CGH整体面形图和仿真生成的带有误差的CGH整体面形图；对收集到的所有面形图进行处理，并采集CGH局部误差面形图，生成面形图的图像数据集；S2.标记所述图像数据集中每张面形图的位置误差和类型，并划分为训练集、验证集和测试集；S3.将所述训练集和所述验证集输入到搭建好的深度学习网络中，并对其进行训练，得到深度学习模型；S4.将测试集输入到深度学习模型中，得到预测的整体误差图；S5.利用图像处理边缘提取检测算法，提取所述整体误差图的条纹轮廓，并计算出所述条纹轮廓的每个点的坐标值及对应所述坐标值的误差值，并与整体面形图的实际坐标值进行比较，计算不同点的误差值；S6.基于所述误差值，得到所述带有误差的CGH整体面形图上每个点的误差值对波前的干涉检测精度的影响，进而得到CGH整体面形图的制作误差对波前的影响。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 计算全息图误差分析方法
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