多光场作用的超分辨数字全息三维测量方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61705232
  • 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:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

With the development of micro-nano technology, the corresponding measurement technology is also put forward. Among the methods of measurement, digital holography has been widely concerned because of its advantages of non-contact, non-lens and high vertical resolution. However, the application of this method has been limited due to the low lateral resolution because of the detector pixel size. Therefore, in order to break through the limits of the lateral resolution, a method of super-resolution digital holography based on multi optical field is proposed. By adding the modulation optical field, the spatial frequency of holographic optical field generated by object diffraction light and reference light is modulated. And then the high frequency information can be received by the detector. With demodulation and image reconstruction, the measurement of three-dimensional structure can be reached. The successful implementation of this method will significantly improve the lateral resolution of the existing digital holographic measurement methods and meet the needs of higher precision measurement.
随着微纳技术向着三维结构、纳米尺度发展,对相应测量技术也提出了迫切需求。在众多的测量方法中,数字全息测量技术由于其非接触、无镜测量、纵向分辨率高的优点得到广泛关注。但是,由于探测器尺寸限制导致其横向分辨率较低的问题一直制约着该方法的应用。因此,为了突破探测器尺寸对全息测量横向分辨率的限制,本项目提出进行一种多光场作用的超分辨数字全息三维测量方法研究,该方法通过调制光场的加入,对待测物衍射光与参考光行成的全息光场进行空间频率调制,使得调制后的高频信息能够被探测器接收,再通过图像解调和重建完成对三维结构的超分辨测量。本方法的成功实现将显著提高现有数字全息测量方法的横向分辨率,满足更高精度的测量需求。

结项摘要

根据阿贝成像理论,数字全息显微系统的分辨率受限于显微物镜的数值孔径,想要提升系统的成像分辨率就需要增加物镜的数值孔径。但是,大数值孔径的显微物镜会导致视场、景深、工作距的减小。在对微纳结构的检测过程中,需要系统同时满足一定的分辨率、视场、景深等性能。因此,寻求一种超越本身系统分辨率的手段就显得至关重要。针对显微物镜数值孔径限制数字全息成像分辨率的问题,本项目结合多光场产生的照明场实现了数字全息超分辨成像,与传统单光场照明相比,该方法的成像分辨率提升了一倍。在此基础上,进一步提出了一种多光场作用的微离轴数字全息系统,以解决在低倍率数字全息系统下,零级频谱与一级共轭频谱无法分离以至频谱信息无法获取的问题。除此之外,还提出了一种多角度拼接的数字全息系统,满足了不同类型的大梯度微纳结构的测量需求,该方法结构简单,仅对普通数字全息显微系统做少量改动,就可实现大梯度微纳结构面形信息的有效采集,解决大梯度微纳结构的高精度三维测量问题。针对全息相位恢复算法进行改进,提出结合散射光场的方法进行单强度图像相位恢复研究,提升测量效率。本项目为高精度数字全息超分辨系统的研究和开发打下了良好的基础,拓宽了数字全息技术的应用场景。发表期刊论文11篇,其中SCI论文10篇,中文核心论文1篇;发表会议论文3篇;申请发明专利3项。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(3)
Efficient Profilometry Using Tilted Grating Scanning Structured Illumination Microscopy
使用倾斜光栅扫描结构照明显微镜进行高效轮廓测量
  • DOI:
    10.1109/lpt.2019.2962720
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Photonics Technology Letters
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Haojie Wei;Song Hu;Yan Tang;Zhongye Xie;Xi Liu;Yu He;Junbo Liu
  • 通讯作者:
    Junbo Liu
Enhanced Phase Retrieval Method Based on Random Phase Modulation
基于随机相位调制的增强相位恢复方法
  • DOI:
    10.3390/app10031184
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Applied Sciences-Basel
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Li Fanxing;Yan Wei;Peng Fupin;Wang Simo;Du Jialin
  • 通讯作者:
    Du Jialin
均匀球面波数字同轴全息生物显微方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    光电工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    田鹏;严伟;李凡星;杨帆;吴云飞;何渝
  • 通讯作者:
    何渝
Large Gradient Micro-Structure Topography Measurement with Multi-Angle Stitching Digital Holographic Microscope
多角度拼接数字全息显微镜大梯度微结构形貌测量
  • DOI:
    10.3390/app10176110
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Applied Sciences-Basel
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Jin Chuan;He Yu;Tang Yan;Xie Zhongye;Zhao Lixin;Hu Song
  • 通讯作者:
    Hu Song
Selecting a Proper Microsphere to Combine Optical Trapping with Microsphere-Assisted Microscopy
选择合适的微球将光学捕获与微球辅助显微镜相结合
  • DOI:
    10.3390/app10093127
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Applied Sciences-Basel
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Liu Xi;Hu Song;Tang Yan;Xie Zhongye;Liu Junbo;He Yu
  • 通讯作者:
    He Yu

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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

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          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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