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干涉测量技术是精密光学测量的核心，但其对外界扰动的敏感性往往限制了实际应用性能。为了应对这一挑战，加州大学伯克利分校与劳伦斯伯克利国家实验室的科研团队，提出了一种名为 广义偏振共路干涉测量（GPCPI）的新型宽带干涉测量方案。这项技术通过人工智能增强，实现了偏振解耦与相位稳定性的显著提升，将相位稳定性提高了一个数量级，为分子诊断、药物发现等领域的精密测量开辟了新路径。
研究团队结合先进光学技术与深度学习模型，成功在单细胞水平上区分了正常皮肤细胞与癌变细胞，为疾病早期诊断提供了强有力的新工具。
人工智能增强的鲁棒共路干涉测量
干涉测量技术能从光学系统中提取相位信息，实现对色散的精确测量和对微小扰动的高灵敏度探测。虽然相位传感比传统光谱方法更灵敏，但这种高灵敏度也使系统更容易受到振动等环境噪声的影响。
在本研究中，研究人员展示了一种宽带且由人工智能增强的干涉测量方法——广义偏振共路干涉测量（GPCPI）。该方法放宽了传统共路干涉测量中的偏振限制，通过偏振分集方案结合机器学习算法，有效抑制了环境干扰，提升了测量稳定性。
GPCPI 采用共路光路配置，在保持高灵敏度的同时，对外部振动和噪声表现出优异的鲁棒性，极大减少了气流与机械振动对干涉信号的干扰。此外，该技术通过捕捉干涉光束的多个偏振态来增强信号质量，降低了对偏振漂移的敏感性。其核心环节是引入经过训练的机器学习算法，用以识别并抑制残余噪声，从而进一步提高信噪比。
该研究展示的干涉测量装置，综合了共路干涉测量与先进信号处理技术的优势。GPCPI 在 650 纳米至 1650 纳米的宽带范围内工作，在 1 千赫兹频率下实现了 2.34 皮弧度 /√赫兹的相位噪声。这项工作为开发更鲁棒、更灵敏的干涉测量传感器奠定了基础，有望广泛应用于环境监测、生物医学诊断与精密计量等领域。,
偏振无关共路干涉仪的设计与实现
研究论文详细阐述了一种基于偏振无关共路干涉仪进行定量相位与色散测量的新方法。该系统克服了传统技术对偏振敏感、结构复杂或难以兼顾高精度与高稳定性等局限。
现有的干涉测量方法易受环境噪声影响，且通常需要精密光路对准。本研究开发的共路干涉仪具备偏振无关特性，不仅简化了系统搭建，也增强了整体鲁棒性。该设计还集成了宽带光源，实现了相位与色散的同步测量。
研究采用 ConvNeXt V2 深度学习模型进行稳健的干涉条纹分析，即使在条纹图案存在噪声或不完整的情况下，也能实现精确的相位提取与解包裹。通过矢量拟合法，可从测得的相位数据中准确提取复折射率与色散特性。
系统性能通过测量已知材料（乙二醇 - 水溶液）的折射率与色散，并与公认参考值对比得到验证。研究人员还展示了该系统测量超材料色散的能力。该技术适用于多种材料，包括透明介质、超材料及生物样本，在材料表征、生物传感、超材料研究、光学元件测试及物性实时监测等方面具有广阔应用前景。,
GPCPI 实现十倍相位稳定性提升
科研人员利用新型宽带干涉测量方法——广义偏振共路干涉测量（GPCPI），成功将相位稳定性提升了十倍。这一突破性进展放宽了传统共路干涉测量的偏振限制，实现了振幅与相位的同步测量。
团队测量了受外部冲击下的相位图案，结果显示，与当前最先进的干涉测量技术相比，GPCPI 表现出明显更低的波动。实验表明，在受到垂直冲击后，传统方法的对比度立即下降了 87%，而 GPCPI 仅下降 50%，且冲击阻尼时间仅为 1.6 秒。
进一步分析记录了 14 秒内相位图案的归一化对比度：在无冲击时段，传统方法的标准偏差约为 31%，而 GPCPI 的标准偏差约为 14%，证实了新方法的稳定性显著增强。连续时间点的垂直相位图案变化显示，GPCPI 方法变化极小，图案保持稳定，而传统方法则出现显著波动。
研究还拓展至基于等离子体超表面的折射率传感。科学家制备了由纳米棒构成的等离子体超表面，并将其封装于定制流动池中。通过流动不同比例的水与乙二醇混合液，诱导体折射率变化。使用 GPCPI 进行的测量成功检测到最低 20% 的乙二醇浓度（对应折射率变化 0.02），且仅依赖于透射率测量。所设计的等离子体传感器实现了约 1400 纳米 / 折射率单位的灵敏度。
GPCPI 与 ConvNeXt V2 深度学习模型（包含 2800 万个参数，并在 ImageNet 数据集上预训练）的结合，能够以极低噪声实现单次、实时的相位变化追踪。这种技术融合使得在单细胞水平上进行稳健的细胞分类与疾病诊断成为可能，通过分析干涉条纹即可区分正常与癌变的皮肤细胞。,
GPCPI 实现稳定的单细胞色散成像
研究人员开发的 广义偏振共路干涉测量（GPCPI）新技术，大幅提高了宽带相位测量的稳定性与准确性。通过放宽传统方法的偏振约束，并结合深度学习算法（特别是定制化的 ConvNeXt V2 模型），GPCPI 在同步测量振幅与相位的同时，将相位稳定性提升了一个数量级。
这一进展使得对任意偏振样本进行实时、降噪的相位传感成为可能。该技术的潜力通过对等离子体超表面的表征，以及关键的高光谱单细胞色散成像实验得到了充分展示。
通过分析干涉条纹，实现了对皮肤细胞的稳健分类，准确区分正常与癌变类型，为生物学研究与医学诊断提供了新平台。作者指出，该技术的一个局限在于深度学习模型的性能依赖于训练数据的质量与多样性。未来工作可集中于拓展 GPCPI 的应用范围，例如分子诊断、药物发现与量子传感等领域，其已展示的通用性与对光学计量的广泛适用性为此奠定了坚实基础。
