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.
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