Гибридный алгоритм фазировки сегментированного зеркала на основе моментного анализа и сверточной нейронной сети

Постановка проблемы. В работе рассматривается проблема контроля фазового состояния сегментированного зеркала оптико-электронного телескопического комплекса по распределению интенсивности в фокальной плоскости. Нарушение взаимного положения зеркальных сегментов приводит к возникновению фазовых ошибок, что вызывает деградацию фокального изображения, снижение энергетической концентрации в центральном максимуме и появление дополнительных дифракционных структур. Для решения данной проблемы актуальна разработка методов, позволяющих оценивать параметры расфазировки по интенсивностным изображениям без явного восстановления волнового фронта.

Цель. Разработать архитектуру гибридного алгоритма фазировки сегментированного зеркала на основе совместного применения моментного анализа фокального изображения и сверточной нейронной сети для регрессионной оценки параметров наклона зеркала.

Результаты. Предложена двухветвевая архитектура гибридного алгоритма фазировки сегментированного зеркала: первая ветвь предназначена для обработки фокального изображения с использованием сверточной нейронной сети, обеспечивающей выделение пространственных признаков распределения интенсивности; вторая ветвь выполняет обработку моментных признаков, характеризующих положение энергетического центра, ширину, асимметрию и энергетическую концентрацию фокального изображения. После объединения признаковых представлений использован регрессионный блок, формирующий оценку параметров расфазировки для каждого сегмента зеркала. Описана схема формирования синтетической обучающей выборки на основе дифракционной модели сегментированной апертуры, а также определены критерии оценки качества алгоритма: средняя абсолютная ошибка, среднеквадратичная ошибка, максимальная ошибка и доля состояний, находящихся в заданном допуске.

Практическая значимость. Предложенную архитектуру можно использовать как основу для разработки методов контроля и диагностики фазового состояния сегментированных оптических систем. Гибридный подход позволяет объединить физически интерпретируемые признаки фокального изображения и обучаемый анализ его пространственной структуры, что потенциально повышает устойчивость и диагностическую прозрачность алгоритма. Такой подход может быть применен при создании систем фазировки сегментированных зеркал оптико-электронных телескопических комплексов, в том числе в условиях ограниченного состава измерительной аппаратуры.