本申请涉及智能校正领域，且更为具体地，涉及一种相位校正方法。
背景技术：
1、近年来，随着精密光学技术的发展，对光束相位分布的精确控制变得越来越重要。无论是激光加工、光学通信还是光学成像等领域，都需要对光束的相位进行精确控制，以达到最佳的工作效果。具体地，在高功率激光器中，尤其是在菲涅耳数大于1的情况下，激光束的发散度是一个关键参数，影响着激光束的聚焦能力和在目标上的功率密度。而相位校正是一种技术，它涉及调整激光模式中各个部分的相位关系，使得激光束在传播过程中保持更好的相干性，减少发散，能够更有效地聚焦在目标上。
2、然而，传统的相位校正是通过波前传感器测量激光束的相位分布，然后通过可编程相位板或自适应光学系统调整相位，以补偿波前畸变。但这种相位校正方法在处理高阶模式或多模态光束时，可能无法达到很高的校正精度，特别是在处理非线性或复杂相位畸变时，这些方法往往表现出不足。此外，传统的校正方法可能无法实时地对快速变化的相位误差作出反应，导致校正效果不佳。例如，在激光加工过程中，由于材料的非均匀性或其他外界因素的影响，光束的相位可能会在短时间内发生快速变化，传统的校正方法往往无法迅速调整以补偿这些变化，进而影响加工质量和效率。
3、因此，期望一种优化的相位校正方法。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种相位校正方法，其通过获取由波前传感器采集光束相位分布图，且从数据库提取光束相位理想分布图，并采用基于计算机视觉的图像分析和处理技术来进行所述光束相位分布图和所述光束相位理想分布图的特征提取，以此根据光束相位分布特征和光束相位理想分布特征之间的语义偏差来自动地得到两者之间的相位差值，并基于所述相位差值来自动地调整光学元件的形状。这样，可以处理非线性或复杂的相位畸变，以此精确识别和校正传统机械变形元件难以调整的细微相位变化，提高对高阶模式或多模态光束的校正精度。同时可以提供更高的分辨率和更快的响应速度，从而在调整相位时能够达到更高的精度和更快的响应，满足实时校正的需求，实现智能化的校正过程。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种相位校正方法，其包括：获取由波前传感器采集的光束相位分布图；从数据库提取光束相位理想分布图；将所述光束相位分布图和所述光束相位理想分布图输入光束相位分布特征提取器以得到光束相位分布特征图和光束相位分布理想特征图；将所述光束相位分布特征图和所述光束相位分布理想特征图进行光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征分析以得到光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征；基于所述光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征，得到相位差值，并基于所述相位差值，生成调整光学元件的形状的相位校正指令；其中，将所述光束相位分布特征图和所述光束相位分布理想特征图进行光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征分析以得到光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征，包括：对所述光束相位分布特征图和所述光束相位分布理想特征图进行特征细粒度解构以得到光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合和光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合；对所述光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合和所述光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合进行双向全域注意力联合处理以得到单向全域注意力优化光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合和单向全域注意力优化光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合；对所述单向全域注意力优化光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合和所述单向全域注意力优化光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合进行全局感知处理得到光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征图作为所述光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征。
3、与现有技术相比，本申请提供的一种相位校正方法，其通过获取由波前传感器采集光束相位分布图，且从数据库提取光束相位理想分布图，并采用基于计算机视觉的图像分析和处理技术来进行所述光束相位分布图和所述光束相位理想分布图的特征提取，以此根据光束相位分布特征和光束相位理想分布特征之间的语义偏差来自动地得到两者之间的相位差值，并基于所述相位差值来自动地调整光学元件的形状。这样，可以处理非线性或复杂的相位畸变，以此精确识别和校正传统机械变形元件难以调整的细微相位变化，提高对高阶模式或多模态光束的校正精度。同时可以提供更高的分辨率和更快的响应速度，从而在调整相位时能够达到更高的精度和更快的响应，满足实时校正的需求，实现智能化的校正过程。
1.一种相位校正方法，其特征在于，包括:获取由波前传感器采集的光束相位分布图；从数据库提取光束相位理想分布图；将所述光束相位分布图和所述光束相位理想分布图输入光束相位分布特征提取器以得到光束相位分布特征图和光束相位分布理想特征图；将所述光束相位分布特征图和所述光束相位分布理想特征图进行光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征分析以得到光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征；基于所述光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征，得到相位差值，并基于所述相位差值，生成调整光学元件的形状的相位校正指令；其中，将所述光束相位分布特征图和所述光束相位分布理想特征图进行光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征分析以得到光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征，包括：对所述光束相位分布特征图和所述光束相位分布理想特征图进行特征细粒度解构以得到光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合和光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合；对所述光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合和所述光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合进行双向全域注意力联合处理以得到单向全域注意力优化光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合和单向全域注意力优化光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合；对所述单向全域注意力优化光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合和所述单向全域注意力优化光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合进行全局感知处理得到光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征图作为所述光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征。
2.根据权利要求1所述的相位校正方法，其特征在于，将所述光束相位分布图和所述光束相位理想分布图输入光束相位分布特征提取器以得到光束相位分布特征图和光束相位分布理想特征图，包括：将所述光束相位分布图和所述光束相位理想分布图输入基于空洞卷积神经网络模型的光束相位分布特征提取器以得到所述光束相位分布特征图和所述光束相位分布理想特征图。
3.根据权利要求2所述的相位校正方法，其特征在于，对所述光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合和所述光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合进行双向全域注意力联合处理以得到单向全域注意力优化光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合和单向全域注意力优化光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合，包括：分别以所述光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合中的各个光束相位分布通道维度局部特征矩阵作为查询特征矩阵，以所述光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合作为键特征矩阵的集合，将所述查询特征矩阵和所述键特征矩阵的集合输入基于第一转换器结构的单向全域注意力交互模块以得到所述单向全域注意力优化光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合；分别以所述光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合中的各个光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵作为查询特征矩阵，以所述光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合作为键特征矩阵的集合，将所述查询特征矩阵和所述键特征矩阵的集合输入基于第二转换器结构的单向全域注意力交互模块以得到所述单向全域注意力优化光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合。
4.根据权利要求3所述的相位校正方法，其特征在于，分别以所述光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合中的各个光束相位分布通道维度局部特征矩阵作为查询特征矩阵，以所述光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合作为键特征矩阵的集合，将所述查询特征矩阵和所述键特征矩阵的集合输入基于第一转换器结构的单向全域注意力交互模块以得到所述单向全域注意力优化光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合，包括：将所述光束相位分布通道维度局部特征矩阵与所述光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合中每个光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的转置矩阵进行矩阵相乘以得到光束相位分布检测-理想关联特征矩阵的集合；计算所述光束相位分布检测-理想关联特征矩阵的集合中每个光束相位分布检测-理想关联特征矩阵与所述光束相位分布检测-理想关联特征矩阵的尺度的平方根之间的按位置除法以得到光束相位分布检测-理想关联调制特征矩阵的集合；将所述光束相位分布检测-理想关联调制特征矩阵的集合输入softmax函数进行激活处理，将得到的光束相位分布检测-理想关联激活特征矩阵的集合与所述光束相位分布通道维度局部特征矩阵进行矩阵相乘以得到光束相位分布检测-理想关联注意力交互特征矩阵的集合；将所述光束相位分布检测-理想关联注意力交互特征矩阵的集合进行按位置点加以得到所述单向全域注意力优化光束相位分布通道维度局部特征矩阵。
5.根据权利要求4所述的相位校正方法，其特征在于，分别以所述光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合中的各个光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵作为查询特征矩阵，以所述光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合作为键特征矩阵的集合，将所述查询特征矩阵和所述键特征矩阵的集合输入基于第二转换器结构的单向全域注意力交互模块以得到所述单向全域注意力优化光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合，包括：将所述光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵与所述光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合中每个光束相位分布通道维度局部特征矩阵的转置矩阵进行矩阵相乘以得到光束相位分布理想-检测关联特征矩阵的集合；计算所述光束相位分布理想-检测关联特征矩阵的集合中每个光束相位分布理想-检测关联特征矩阵与所述光束相位分布理想-检测关联特征矩阵的尺度的平方根之间的按位置除法以得到光束相位分布理想-检测关联调制特征矩阵的集合；将所述光束相位分布理想-检测关联调制特征矩阵的集合输入softmax函数进行激活处理，将得到的光束相位分布理想-检测关联激活特征矩阵的集合与所述光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵进行矩阵相乘以得到光束相位分布理想-检测关联注意力交互特征矩阵的集合；将所述光束相位分布理想-检测关联注意力交互特征矩阵的集合进行按位置点加以得到所述单向全域注意力优化光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵。
6.根据权利要求5所述的相位校正方法，其特征在于，对所述单向全域注意力优化光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合和所述单向全域注意力优化光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合进行全局感知处理得到光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征图，包括：分别对所述单向全域注意力优化光束相位分布通道维度局部特征矩阵的集合和所述单向全域注意力优化光束相位分布理想通道维度局部特征矩阵的集合进行特征沿通道维度耦合以得到单向全域交互优化光束相位分布特征图和单向全域交互优化光束相位分布理想特征图；计算所述单向全域交互优化光束相位分布特征图和所述单向全域交互优化光束相位分布理想特征图之间的按位置加权差以得到所述光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征图。
7.根据权利要求6所述的相位校正方法，其特征在于，计算所述单向全域交互优化光束相位分布特征图和所述单向全域交互优化光束相位分布理想特征图之间的按位置加权差以得到所述光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征图，包括：将所述单向全域交互优化光束相位分布特征图和所述单向全域交互优化光束相位分布理想特征图分别与第一加权超参数和第二加权超参数进行按位置相乘后，将得到的单向全域交互优化光束相位分布加权特征图和所述单向全域交互优化光束相位分布理想加权特征图进行按位置相减以得到所述光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征图。
8.根据权利要求7所述的相位校正方法，其特征在于，基于所述光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征，得到相位差值，并基于所述相位差值，生成调整光学元件的形状的相位校正指令，包括：将所述光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征图输入相位差解调模块以得到相位差解码值；基于所述相位差解码值，生成所述相位校正指令，所述相位校正指令用于调整光学元件的形状。
9.根据权利要求8所述的相位校正方法，其特征在于，将所述光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征图输入相位差解调模块以得到相位差解码值，包括：将所述光束分布检测-光束分布理想语义偏差特征图输入基于解码器的相位差解调模块以得到所述相位差解码值。
