論文の概要: A Robust COTS Objective for Diffraction-Limited, High-NA, Long Front Working Distance Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15786v1
- Date: Mon, 21 Jul 2025 16:40:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.491399
- Title: A Robust COTS Objective for Diffraction-Limited, High-NA, Long Front Working Distance Imaging
- Title(参考訳): 回折制限高NA, 長距離作業距離イメージングのためのロバストCOTS
- Authors: Jiafeng Cui, Gilles Buchs, Christopher M. Seck,
- Abstract要約: 本研究では,高開口(NA)と長距離作業距離イメージングの両方を必要とする用途に最適化された頑健な対物レンズを提案する。
異なるコリメーションと再焦点を必要とする従来の設計とは異なり、我々のアプローチは単一のレンズ群を用いて画像光を直接後方焦点面に収束させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a robust objective lens optimized for applications requiring both high numerical aperture (NA) and long front working distance imaging comprised of all commercial-off-the-shelf (COTS) singlet lenses. Unlike traditional designs that require separate collimation and refocusing stages, our approach directly converges imaged light to the back focal plane using a single lens group. Our configuration corrects spherical aberrations and efficiently collects light to achieve diffraction-limited performance across a wide range of wavelengths while simplifying alignment and assembly. Using this approach, we design and construct an example objective lens that features a long front working distance of 61 mm and a clipped NA of 0.30 (limited by an aperture in our experimental setup). We experimentally verify that it achieves monochromatic diffraction-limited resolution at wavelengths from 375 nm to 866 nm without requiring replacement of the lenses or changing the inter-lens spacings, and its performance remains robust across a 46 mm range variation in total length (by adjusting mainly the back working distances). Additionally, we develop a quantitative method to measure the field of view (FOV) using an experimentally-calibrated pinhole target. Under 397 nm illumination (i.e. from $^{40}$Ca$^+$ ion fluorescence), the objective achieves a resolution of 0.87 $\mu$m with a 540 $\mu$m FOV. This robust, all-COTS, and versatile design is well-suited for a broad range of experiments, supporting high-precision measurements and exploring quantum phenomena.
- Abstract(参考訳): 本報告では,COTS (Commercial-off-the-Shelf) 単眼レンズからなる高開口(NA)と長距離作業距離イメージングの両方を必要とする用途に最適化された頑健な対物レンズを提案する。
異なるコリメーションと再焦点を必要とする従来の設計とは異なり、我々のアプローチは単一のレンズ群を用いて画像光を直接後方焦点面に収束させる。
球面収差を補正し,光を効率よく収集し,様々な波長で回折制限性能を実現するとともに,アライメントとアライメントを簡素化する。
提案手法を用いて,61mmの長い前方作業距離と0.30のクリッピングNA(実験装置の開口に制限される)を特徴とする対物レンズを設計・構築する。
レンズの交換やレンズ間間隔の変更を必要とせず, 波長375nmから866nmの波長で単色回折限界分解能を達成できることを実験的に検証した。
さらに,実験的に校正されたピンホールターゲットを用いて視野(FOV)を測定する定量的手法を開発した。
397nmの照明(すなわち$^{40}$Ca$^+$イオン蛍光)の下では、目的は0.87$\mu$mと540$\mu$m FOVである。
この頑丈で全COTSで汎用的な設計は幅広い実験に適しており、高精度な測定と量子現象の探索を支援している。
関連論文リスト
- Correcting astigmatism and ellipticity in Gaussian beams using a cylindrical lens pair with tunable focal lengths [45.71580706064075]
レーザービームの不規則性と楕円性を補正することは、顕微鏡、原子物理学、量子情報処理、先進的な製造の性能向上に不可欠である。
回折光学素子に基づく能動解は優れた性能を達成することができるが、それらはかさばる、高価であり、有限回折効率に悩まされ、さらに複雑さが増す。
本稿では,非直交楕円形ビームを非直交性のない円形ガウスビームに変換する簡単な方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-27T15:19:27Z) - Calibration-free single-frame super-resolution fluorescence microscopy [0.0]
単一回折制限カメラフレームから直接超解像を再構成する深層学習手法を提案する。
150msの高密度テルリレン試料に適用し, 再建誤差を著しく低減した。
先行情報やキャリブレーションを使わずに、単一の短いカメラ露光から前例のない詳細情報を提供することで、プラグ&プレイによる超高解像度イメージングを可能にした。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-19T16:14:45Z) - "Super-resolution" holographic optical tweezers array [0.0]
ホログラム位相パターンを用いた非線形コスト関数の最適化に基づくホログラム設計手法を提案する。
5倍の5倍のマルチスポットパターンで0.952(1)$mu$mのスポット間隔を確認した。
提案手法は, レーザー加工, 走査型レーザー顕微鏡, 低温原子物理学などの分野に応用されることが期待される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-06T00:00:21Z) - LGFN: Lightweight Light Field Image Super-Resolution using Local Convolution Modulation and Global Attention Feature Extraction [5.461017270708014]
本稿では,LGFN という軽量なモデルを提案する。このモデルでは,異なるビューの局所的特徴とグローバル的特徴と,LF 画像 SR のための異なるチャネルの特徴を統合している。
我々のモデルは0.45Mのパラメータと19.33GのFLOPを持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-26T11:53:25Z) - Super-resolution imaging using super-oscillatory diffractive neural networks [31.825503659600702]
SODNN(Super-oscillatory diffractive Neural Network, SODNN)は、回折限界を超えた超解像空間分解能を実現する。
SODNNは、光学的相互干渉や画像サンプル、生体センサーを実装するために、回折層を利用して構築される。
我々の研究成果は、イメージング、センシング、知覚などの応用を促進するインテリジェントな光学機器の開発を促すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-27T12:16:35Z) - Phase Guided Light Field for Spatial-Depth High Resolution 3D Imaging [36.208109063579066]
3Dイメージングでは、光界カメラは通常単発で、空間解像度と深度精度の低下に悩まされる。
そこで本研究では,オフザシェルフ光場カメラの空間分解能と深度を両立させる位相誘導光場アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-17T15:08:15Z) - Optimal baseline exploitation in vertical dark-matter detectors based on
atom interferometry [50.06952271801328]
長基線原子干渉計に基づく重力波やダークマターの地上検出器は、現在、最終計画段階にあるか、既に建設中である。
マルチダイアモンド噴水グレーディメータを用いた共振モード検出器は,その高さが利用可能なベースラインの20%を占める場合,最適なショットノイズ制限を達成できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-08T08:38:24Z) - Atomic diffraction from single-photon transitions in gravity and
Standard-Model extensions [49.26431084736478]
磁気誘起および直接誘起の両方の単一光子遷移を重力および標準モデル拡張において研究する。
我々は、質量欠陥によって引き起こされる内部から中心への自由度の結合のような相対論的効果を考慮に入れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T08:51:42Z) - Streamlined Lensed Quasar Identification in Multiband Images via
Ensemble Networks [34.82692226532414]
強いレンズを経験するクエーサーは、宇宙膨張速度、暗黒物質、およびクエーサーホスト銀河に関連する主題に独自の視点を与える。
我々は,現実的な銀河・クエーサーレンズシミュレーションに基づいて訓練された最先端畳み込みネットワーク(CNN)を組み込むことにより,新しいアプローチを開発した。
我々は親標本として約6000万個の情報源を検索し、光度測定によるクエーサーを$theta_mathrmE5$arcsecのEinstein radiiで発見した後、これを892,609個に減らした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-03T15:09:10Z) - High-dimensional quantum correlation measurements with an adaptively
gated hybrid single-photon camera [58.720142291102135]
本研究では,高空間分解能センサと高時間分解能検出器を組み合わせた適応ゲート型ハイブリッド高分解能カメラ(HIC)を提案する。
空間分解能は9メガピクセル近く、時間分解能はナノ秒に近いため、このシステムは以前は実現不可能だった量子光学実験の実現を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T16:59:27Z) - Universal and Flexible Optical Aberration Correction Using Deep-Prior
Based Deconvolution [51.274657266928315]
そこで本研究では,収差画像とpsfマップを入力とし,レンズ固有深層プリエントを組み込んだ潜在高品質版を生成する,psf対応プラグイン・アンド・プレイ深層ネットワークを提案する。
具体的には、多彩なレンズの集合からベースモデルを事前訓練し、パラメータを迅速に精製して特定のレンズに適応させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-07T12:00:38Z) - A learning-based view extrapolation method for axial super-resolution [52.748944517480155]
軸光界分解能は、再焦点によって異なる深さで特徴を区別する能力を指します。
せん断エピポーラ平面画像の軸体積から新しい視点を推定する学習に基づく手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-11T07:22:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。