基于深度学习的矢量涡旋光束总角动量复振幅谱测量技术研究

20251203

科学研究和技术服务业

本成果当前技术成熟度为3级。 成果的主要功能为：可大范围、高精度、快响应地测量激光的总角动量（TAM）复振幅谱。 主要技术指标为： (1)激光TAM模式特征提取衍射光学器件：(i)最小像元尺寸500nm；(ii)支持34个TAM模式； (2)激光TAM复振幅谱测量原理样机：(i)支持22个TAM模式，且最小TAM模式数间隔为1；(ii)待测矢量涡旋光束包含5个TAM模式的前提下，TAM复振幅谱测量的均方根误差（RMSE）最高值为10e-4。

拟合作方应提供不少于100平米的实验面积（含样机组装面积）、不少于200万的转化经费以及技术研发助理人员3~5人。

可国（境）内外转让

激光的TAM高维调控（获得结构光场）及应用是未来几十年激光发展的主要方向之一，该成果是在国际首次实现了激光的TAM复振幅谱的大范围、高精度、快响应测量，技术指标远超现有报道。 未来可最为接收终端用于基于结构光场的目标微特征识别、非合作目标多维探测、超大容量高保密结构光通信等系统，转化预期效益较高。

北京市自然科学基金项目

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

本项目来源为北京市自然科学基金面上项目“基于深度学习的矢量涡旋光束总角动量复振幅谱测量技术研究”，批准号为：1232031，资助期为2023年1月~2025年12月。 矢量涡旋光束由于其独特的各向异性偏振态与波前分布在大容量光通信、激光加工、激光雷达、激光引信等一系列系统中有着广泛的应用前景，引起了国内外学者的广泛关注。矢量涡旋光束的总角动量复振幅谱决定了其独特的偏振态和波前分布，进而影响其在应用场景中的应用性能。这意味着，精确测量矢量涡旋光束的复振幅谱十分必要，具有重要的科学与工程价值。然而，当前对于精确测量矢量涡旋光束的总角动量复振幅谱尚无理想的解决方案。为了解决这一问题，本项目申请开展基于深度学习的矢量涡旋光束总角动量复振幅谱测量技术研究，主要研究内容包括：矢量涡旋光束TAM模式特征提取衍射光学器件的设计与制备，矢量涡旋光束的TAM复振幅谱测量神经网络的设计、搭建与训练，以及矢量涡旋光束的TAM复振幅谱测量系统的搭建与性能测试等。截止资助期满，预定研究内容均已完成，取得的主要成果如下： 1、基于周期渐变光栅及剪切干涉原理，依次提出了矢量涡旋光束的轨道角动量（OAM）振幅谱特征和相位谱特征提取透过率函数。以超表面为载体，采用几何相位调制的方式将透过率函数映射到超表面中，加工制备了矢量涡旋光束TAM模式特征提取衍射光学器件，最小像元尺寸仅为500nm。 2、基于EfficientNet神经网络结构，提出了用于矢量涡旋光束TAM功率谱测量的卷积神经网络，其主要包括滤波器大小为3×3或1×1的卷积层、滤波器大小为3×3或5×5的移动反向瓶颈卷积层、全局平均池化层和一个完全连接层。网络的输入是TAM特征提取后的二位强度矩阵，输出为TAM态系数向量，该网络经过训练后可建立特征光强分布与TAM功率谱的函数关系。 3、基于制备的周期渐变TAM特征提取超表面，搭建了矢量涡旋光束TAM功率谱测量系统，实现了矢量涡旋光束TAM功率谱的精确测量。测量结果表明，该系统支持34个TAM模式，TAM功率谱测量均方根误差低至1.616e??5，达到国际领先水平，成果发表于SCI一区刊物ACS Photonics，并被选为当期封面。 4、基于制备的剪切干涉TAM特征提取超表面，搭建了矢量涡旋光束TAM复振幅谱测量系统，在国际上率先实现了TAM复振幅谱的大范围、高精度、快响应测量。测试结果表明，该系统最多支持22个TAM模式，且最小模式间隔为1；在存在五个TAM模式的前提下，TAM复振幅谱测量均方根误差最高值为1e-3，成果达到国际领先水平。 上述成果突破了TAM模式特征提取衍射器件的设计与制备、TAM复振幅谱精确测量等关键技术，实现了矢量涡旋光束TAM复振幅谱的大范围、高精度、快响应测量，对于基于矢量涡旋光束的实际应用具有重要的科学意义。 本成果供发表学术论文19篇，其中SCI收录论文11篇（含SCI一区五篇，IF≥10三篇），EI收录论文7篇，国际顶级学术会议论文4篇；申请发明专利3项；获北京市科学技术二等奖一项。