夏克-哈特曼传感器是一种广泛应用于天文探测、眼科诊断、精密制造等领域的波前探测手段，具备探测速度快、易于集成、抗环境干扰等优势。然而，传统的夏克-哈特曼波前传感器在测量高曲率波面时存在动态范围有限的问题。
近日，上海交通大学感知学院杨佳苗团队提出了一种基于光斑自适应匹配原理的夏克-哈特曼传感器波前测量方法（asm-shws），通过将光斑与微透镜的匹配问题转化为对入射波前的估计问题，成功测量了严重弯曲的波面，显著提升了夏克-哈特曼传感器的动态范围。
目前，该成果以“large dynamic range shack-hartmann wavefront sensor based on adaptive spot matching”为题发表在light: advanced manufacturing。上海交通大学杨佳苗副教授和硕士生周纪冲为该论文共同第一作者，上海交通大学何巧芝助理研究员为论文通讯作者。
波前测量技术是对光波相位进行高精度测量的技术，包括移相干涉测量技术、剪切干涉测量技术、点衍射干涉技术以及夏克-哈特曼波前传感器等。夏克-哈特曼传感器是一种非干涉波前测量技术，利用微透镜阵列将入射波前划分为子波前阵列，每一个子波前经过微透镜聚焦后形成一个光斑，通过计算每个光斑相对于微透镜光轴的偏移量，得到子波前的斜率，再进行二重积分，从而实现波前测量。
夏克-哈特曼波前传感器的核心在于光斑匹配，即聚焦光斑与成像微透镜的一一对应。传统方法将匹配范围限制在单个微透镜的范围内，导致动态范围受限，难以应对起伏较大的波前。解决夏克-哈特曼传感器动态范围限制的关键是：为散乱分布的光斑阵列匹配其所对应的微透镜。
现有方法的解决思路大多利用局部信息的关联性，即利用已知的或预设好的对应关系逐步推广到邻近点的匹配。此类方法由于只利用了局部信息，可能会存在性能提升范围小，推导过程易出错等问题。另外，当光斑阵列中存在部分光斑缺失时，此类局部方法将会匹配失败。
针对以上问题，研究团队从夏克-哈特曼传感器的物理成像过程出发，提出了一种基于自适应光斑匹配方法的夏克-哈特曼波前传感器（asm-shws），能够大幅提升其动态范围。此研究将光斑与微透镜的匹配问题转化为对入射波前的估计问题，利用光斑质心坐标集合构建全局优化函数，进而利用优化算法搜索得到最接近实际测得光斑位置分布的估计波前，从而综合挖掘全局信息与局部信息。
图1：斑自适应匹配方法原理图
不同于其他方法只关注光斑邻域信息，asm-shws选择直接利用优化算法估计入射波前的整体分布，一次性确定所有光斑与微透镜的对应关系。数值模拟结果显示，asm-shws测量波前斜率的能力达到传统方法的24.17倍，该方法对于第3至9项zernike像差的测量能力更是提升了5.84倍至16.21倍。
图2：光斑自适应匹配方法性能对比图。conventional：传统方法。shws-asm：光斑自适应匹配方法。
此外，研究人员还发掘了asm-shws在极端环境下的测量能力。当由于遮挡、光照不均匀、微透镜损坏等原因导致夏克-哈特曼传感器采集到的光斑图像存在部分光斑缺失时，该方法仍能正常工作，这是局部方法无法实现的。在实验测试中，asm-shws在12.5%光斑缺失下实现了波前测量，动态范围测量能力相较于传统方法提高了14.81倍。
图3：存在缺失点情况下的大动态范围波前重建
技术应用场景
asm-shws通过改善夏克-哈特曼传感器动态范围限制，大幅提升了对复杂波前的检测能力。在天文观测领域，有望获取更清晰的天文图像，为宇宙的深度探索提供更为丰富的信息；在眼科诊断领域，有助于更准确地测量眼球畸变，为早期检测和改善眼病管理提供了可能性。（来源：先进制造微信公众号）
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