清华精仪系基于多模光纤模式色散和深度学习的高速成像技术

　　多模光纤成像技术因其超细微型探头和柔性结构带来的灵活性优势，在生物体内成像、工业检测等领域具有广阔的应用前景。目前，多模光纤成像技术已有较完善的理论支撑，能得到较清晰的探测图像，但也具有一些劣势。例如，受限于空间光调制器、电荷耦合器件（CCD）、成像帧率较低，难以对高速的事件进行成像。主要原因是空间光调制器结构中包含自由空间光学元件，因此需要精密的光学对准，无法与传像主体集成实现全光纤化，限制了其应用范围；成像波长受限于CCD或CMOS器件的感光光谱范围，限制了其在红外波段的成像能力。
　　a实验原理b：神经网络进行图像恢复c：光纤探头d：照明光侧面注入探测光纤，信号光在纤芯中e：探测光纤远端
　　为此，清华大学精仪系先进激光技术研究团队基于十多年来在光纤激光器、光纤器件和光纤传感的技术积累，提出了基于多模光纤模式色散和深度学习的高速全光纤化成像技术。该技术采用皮秒脉冲光纤激光照明被测物，利用多模光纤的模间色散特性将被探测图像的空间信息在时域上展开，时域信息通过单像素探测器进行探测，并借助神经网络训练的方法，由一维时域信息恢复出二维图像信息。
　　被探测图像与其对应的波形和恢复结果
　　该技术通过一个光纤侧面耦合器将皮秒脉冲光纤激光耦合到探测光纤中，然后从光纤的远端出射照到物体上，反射光进入探测光纤后紧接着进入与之连接的一公里长的50125微米直径多模阶跃光纤中传播。由于模间色散的存在，进入多模光纤的脉冲光会产生分裂形成脉冲串。如图2所示，不同的光纤横模具有不同的群速度，因此在时域上会彼此分离，而这些横模包含了被探测图像的空间信息，通过模式色散便可将被探测物体的空域信息在时域上展开。
　　不同类型图案的成像效果
　　通过超快光电探测器可以获得脉冲串波形，经神经网络模型进行训练后，可以直接从不同的脉冲波形中恢复出被探测图像。该系统的成像帧率主要取决于脉冲光的重频，目前实验中已实现高达15。4Mfps帧率的成像，并实验验证了达到53。5Mfps帧率的可行性。系统在高帧率成像的同时具备连续采集一万帧图像（大帧深）的能力。如果采用重复频率更高的激光照明源，并搭配更快的光电探测器和时域波形采集设备，其帧率可以持续提升。
　　团队所提出的新技术的突出优点是：帧率主要由脉冲光源的重频决定，成像帧率高；全光纤化的系统结构紧凑，细如发丝的探头大大增加了灵活性；单像素成像，探测波段不再受限于可见光，可扩展到近红外、甚至中波红外等其他波段；采集时域信号而非空间分布，抗干扰能力强。该系统在某些高速成像场景中比如体内高速细胞成像，或工业场景下对难以开放系统的内部高速成像检测等领域具有巨大应用潜力。该研究成果近日以深度学习赋能全光纤高速图像探测为题发表在《自然通讯》上。