Convolutional neural network for improved event-based Shack-Hartmann wavefront reconstruction

卷积神经网络 计算机科学 波前 波前传感器 质心 像素 自适应光学 人工智能 帧速率 计算机视觉 物理 光学
作者
Mitchell Grose,Jason D. Schmidt,Keigo Hirakawa
出处
期刊:Applied Optics [Optica Publishing Group]
卷期号:63 (16): E35-E35 被引量:5
标识
DOI:10.1364/ao.520652
摘要

Shack-Hartmann wavefront sensing is a technique for measuring wavefront aberrations, whose use in adaptive optics relies on fast position tracking of an array of spots. These sensors conventionally use frame-based cameras operating at a fixed sampling rate to report pixel intensities, even though only a fraction of the pixels have signal. Prior in-lab experiments have shown feasibility of event-based cameras for Shack-Hartmann wavefront sensing (SHWFS), asynchronously reporting the spot locations as log intensity changes at a microsecond time scale. In our work, we propose a convolutional neural network (CNN) called event-based wavefront network (EBWFNet) that achieves highly accurate estimation of the spot centroid position in real time. We developed a custom Shack-Hartmann wavefront sensing hardware with a common aperture for the synchronized frame- and event-based cameras so that spot centroid locations computed from the frame-based camera may be used to train/test the event-CNN-based centroid position estimation method in an unsupervised manner. Field testing with this hardware allows us to conclude that the proposed EBWFNet achieves sub-pixel accuracy in real-world scenarios with substantial improvement over the state-of-the-art event-based SHWFS. An ablation study reveals the impact of data processing, CNN components, and training cost function; and an unoptimized MATLAB implementation is shown to run faster than 800 Hz on a single GPU.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
XJ发布了新的文献求助10
1秒前
活力青筠完成签到,获得积分10
1秒前
张凌霄完成签到,获得积分10
1秒前
shinn发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
2秒前
元g完成签到,获得积分20
2秒前
3秒前
喝酸奶不舔盖完成签到 ,获得积分10
3秒前
乐乐应助Chen采纳,获得10
3秒前
在水一方应助迷人芙蓉采纳,获得10
5秒前
ssstuck发布了新的文献求助10
6秒前
bingshuaizhao发布了新的文献求助10
6秒前
无问西东完成签到 ,获得积分10
7秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
柯一一应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
852应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
9秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
柯一一应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
hzl发布了新的文献求助10
9秒前
12秒前
13秒前
乐乐应助刻苦的晓槐采纳,获得10
14秒前
思源应助grace采纳,获得10
15秒前
17秒前
大模型应助元g采纳,获得10
17秒前
充电宝应助lei029采纳,获得10
18秒前
19秒前
21秒前
21秒前
ooseabiscuit发布了新的文献求助10
22秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975339
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519670
关于积分的说明 11199199
捐赠科研通 3256002
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798043
邀请新用户注册赠送积分活动 877386
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806305