基于多阶调制相位恢复成像的高功率激光精密在线测量技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61905259
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0501.光学信息获取、显示与处理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

In order to solve the international problem of accurate on-line wave diagnostics for high power laser facilities (HPLF), including SG series in China, a new wave diagnostic technology based on the previous research work about coherent modulation imaging was proposed. Compared with the previous phase retrieval algorithm, the signal-to-noise ratio (SNR) of reconstructed near-field intensity was enhanced obviously due to the newly developed wave modulator, novel setup and efficient iterative engine. It has the advantages of compact structure, small size, high accuracy, and multiple parameter diagnostics and will satisfy the urgent requirements on accurate on-line wave diagnostics technology in HPLF. A new binary wave modulator was designed with novel structures to provide more high-order wave modulations with additional information redundancy. The accurate segmentation of multiple sub-patterns was achievable with newly developed setup. The noise of the reconstructions was suppressed dramatically by multiple constraints and new iterative engine. The absence of high-order diffraction and the restricted resolution due to a virtual hole in previous algorithm were solved absolutely and it not only could be used for the performance improvement of HPLF in China, but also could be extended to other wavelengths and applied to synchrotron radiation facilities as a new technique for wave diagnostic and phase imaging during the constructions and routine operations.
针对高功率激光驱动器(包括我国“神光”系列)输出光束一直难以精密在线检测这一国际技术难题,本项目在申请人前期研究的基于“调制成像”的检测技术基础上,通过设计新的核心元件、搭建新的检测光路及发展新的波前重建理论,大幅度提高重建光束的近场信噪比,研究出一种结构紧凑、体积小巧、高测量精度及多参数同时诊断的光束检测新技术,为彻底解决高功率激光在线检测问题奠定了技术基础。设计新的二元波前调制元件,实现单次记录的高冗余度多阶调制;搭建新的紧凑型光路,实现多阶频谱的空间分离记录;发展新的波前重建算法,用多阶频谱强度约束实现对重建噪声高效抑制。所研究出的技术可从根本上克服原有方法中的高频信息丢失和重建精度受“虚拟孔”限制这两个主要技术缺陷,不仅能直接用于我国高功率激光驱动器以促进其综合性能的提升,还可推广至其它波段并应用于同步辐射等相关大科学装置,为其建造和平稳运行提供新的在线监测工具和成像方法。

结项摘要

高功率激光驱动器(包括我国“神光”系列)输出光束一直难以实现对光强和相位信息的精密在线检测,这限制了我国高功率激光驱动器的发展,为此本项目在申请人前期研究的基于“调制成像”的检测技术基础上,通过设计新的核心元件、搭建新的检测光路及发展新的波前重建理论,大幅度提高重建光束的近场信噪比,研究出一种结构紧凑、体积小巧、高测量精度及多参数同时诊断的光束检测新技术,为彻底解决高功率激光在线检测问题奠定了技术基础。主要研究内容有:1)设计并优化多阶衍射增强的波前调制器;2)发展新型光场重建算法;3)完成系统优化并实现三倍频光束的在线测量。. 本项目不仅完成了核心期间的设计优化、相关算法的提出,并完成样机、首次实现在神光装置上对三倍频光束近远场信息的在线诊断,使得高功率激光驱动器全链路测量成为可能。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Iterative reconstruction method for the accurate measurement of optical transfer function
光学传递函数精确测量的迭代重建方法
  • DOI:
    10.1364/ao.434744
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Applied Optics
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Dong Pu;Xingchen Pan;Hua Tao;Cheng Liu;Jianqiang Zhu
  • 通讯作者:
    Jianqiang Zhu
相干调制成像技术的迭代收敛性及重建唯一性
  • DOI:
    10.3788/aos202040.1811001
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    潘兴臣;刘诚;朱健强
  • 通讯作者:
    朱健强
Ptychography相位成像及其关键技术进展
  • DOI:
    10.3788/aos202040.0111010
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    潘兴臣;刘诚;陶华;刘海岗;朱健强
  • 通讯作者:
    朱健强
大角度倾斜照明条件下的PIE迭代重建算法研究
  • DOI:
    10.3788/aos202040.1705001
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    昌成成;潘兴臣;陶华;刘诚;朱健强
  • 通讯作者:
    朱健强
基于相干调制成像的光学检测技术
  • DOI:
    10.7498/aps.69.20200224
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    葛银娟;潘兴臣;刘诚;朱健强
  • 通讯作者:
    朱健强

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其他文献

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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