基于机器学习设计连续相位分布的衍射光学元件

将机器学习算法应用于设计连续型相位分布的衍射光学元件（DOE），该元件可用于激光整形。将DOE的相位分布数据拟合为多项式，通过神经网络构建系统参数（如束腰半径、目标面的大小、DOE和目标面的距离等）与DOE相位系数之间的映射关系。基于这种关系，当给定一组系统参数，可以自动预测出DOE的相位系数。该方法克服了传统设计方法在参数改变时需要通过重新迭代来计算相位分布的局限性。研究了系统参数超出训练范围对预测精度的影响，分析了各个参数对预测能力的影响。结果表明：该方法在系统参数的训练范围内对相位系数的预测准确度均在99.9%以上。当所有参数在预先训练范围基础上正向和反向同时扩大80%和55%时，预测的准确度依然保持在99.5%和97.5%以上。研究也表明，目标面小于预定的范围对预测的准确度影响最明显。