DeepQuadrature: mediciones ópticas más rápidas, económicas y precisas

Científicos de la Universidad Tecnológica de Varsovia, en colaboración con especialistas de Noruega y Alemania, han desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial que mejora significativamente el análisis de interferogramas ópticos y hologramas.

Los resultados de su investigación fueron publicados en el Journal of Physics: Photonics .

En el mundo de la investigación óptica, la precisión de la medición vale su peso en oro. El procesamiento adecuado de datos permite el desarrollo de la microscopía, la ingeniería de materiales e incluso la medicina. Ahora el análisis de imágenes ópticas complejas puede ser no sólo más rápido, sino también más preciso.

Científicos del Laboratorio QCI de la Facultad de Mecatrónica de la Universidad Tecnológica de Varsovia, la Universidad Ártica Noruega de Tromsø y la Universidad de Münster han desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial, DeepQuadrature, que permite la reconstrucción precisa de la información de fase completa de una imagen basándose en un solo fotograma de medición, sin necesidad de utilizar procedimientos clásicos de varias etapas.

Según explicaron a PAP los creadores de la solución, muchas técnicas de medición modernas utilizan el fenómeno de la interferencia de las ondas de luz. Métodos como la interferometría, la microscopía holográfica, la proyección de franjas o el método Moiré permiten un examen extremadamente preciso, no invasivo y rápido de áreas enteras (la llamada medición de superficie completa). Se utilizan ampliamente en biología y biotecnología (por ejemplo, análisis de masa, morfología o reacción celular), óptica (prueba de la calidad de elementos ópticos), física y mecánica (análisis de deformaciones y vibraciones en microsistemas) e ingeniería de materiales.

En este tipo de mediciones, la información sobre el objeto probado no se registra directamente, sino que se integra en la estructura del patrón de franjas, generalmente en modulación de fase (es decir, cambios en la posición de las franjas) y, a veces, en modulación de amplitud (cambio en su contraste). Por tanto, el objetivo de la medición es recrear la distribución de fase del patrón registrado (interferograma u holograma), lo que permite obtener información completa sobre el objeto probado.

Aunque los métodos de rayas son muy precisos y no invasivos, tienen una desventaja: su precisión está limitada por el rendimiento de la información, es decir, el llamado producto espacio-ancho de banda (SBP), que determina la cantidad y la calidad de la información que se puede extraer de una imagen.

En la práctica, para "extraer" información completa de un interferograma o holograma, se necesita más de una fotografía (un cuadro de medición). Normalmente se toman varias fotografías de la misma imagen, pero con diferentes cambios de fase conocidos: por ejemplo, con diferencias de 90 grados, 180 grados o 270 grados.

El requisito de realizar múltiples mediciones limita significativamente la velocidad del análisis, complica el aparato y hace que la medición sea sensible al movimiento o cambios en la muestra.

Se supone que DeepQuadrature es la solución a estos problemas. Se trata de un modelo de aprendizaje profundo que puede generar virtualmente la función de cuadratura faltante (la imagen correspondiente a un desplazamiento de fase de π/2 con respecto a la imagen de entrada) dado un único cuadro de medición.

Esto permite recrear numéricamente la distribución de fase como si uno tuviera un conjunto completo de mediciones clásicas, sin necesidad de realizarlas realmente. En otras palabras, de una sola fotografía se obtiene toda la información que normalmente habría que recoger en varias etapas.

Además, DeepQuadrature puede aumentar la SBP, es decir, la cantidad y calidad de la información contenida en una imagen, sin cambiar el sistema óptico. Y cuanto mayor sea la PAS, más información sobre un objeto se puede obtener a partir de una sola medición.

"La consecuencia no es solo un ahorro económico. Las mediciones de fotograma único son más rápidas y sencillas, lo que permite su uso móvil fuera del laboratorio óptico. Esta es una gran oportunidad para la amplia difusión de esta tecnología", afirmó el autor principal de la publicación, el Dr. Ing. María Cywinska.

El modelo fue entrenado con datos sintéticos con geometría variada y frecuencia de franjas, por lo que también se adapta bien a imágenes reales llenas de interferencias y ruido. En estudios experimentales, los científicos del Laboratorio QCI lograron una precisión comparable a la de los métodos de cuadros múltiples manteniendo la simplicidad del enfoque de cuadro único.

Según los creadores, la implementación de DeepQuadrature acelerará y simplificará las mediciones en microscopía óptica, y también hará que los sistemas de medición sean más baratos y menos sensibles a las interferencias, lo que será particularmente útil en condiciones difíciles, por ejemplo. en la obtención de imágenes de procesos biológicos dinámicos, donde son imposibles las mediciones múltiples.

La ciencia en Polonia, Katarzyna Czechowicz

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