在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，高精度測量技術(shù)在眾多領(lǐng)域中都起著至關(guān)重要的作用。全息光鑷（HOTs）憑借其非接觸和高精度操作的獨(dú)特優(yōu)勢，在小力和小位移的定量測量領(lǐng)域中得到了越來越廣泛的應(yīng)用。然而，盡管全息優(yōu)化算法已有諸多報(bào)道，但對于依賴這些算法的全息光捕獲性能的系統(tǒng)研究卻相對匱乏。微云全息（NASDAQ:HOLO）深入研究了六種不同全息算法在 HOTs 性能測量力方面的表現(xiàn)，為推動(dòng)這一領(lǐng)域的發(fā)展邁出了堅(jiān)實(shí)的一步。
微云全息公司通過設(shè)計(jì)和構(gòu)建HOT設(shè)備，并對六種不同的全息圖算法進(jìn)行了全面的比較研究，成功填補(bǔ)了對這些算法依賴的全息光捕獲性能系統(tǒng)研究的空白：
（一）光場強(qiáng)度分布評估
微云全息通過精確測量和分析六種算法生成的多點(diǎn)陷阱陣列的光場強(qiáng)度分布，為光場質(zhì)量的評估提供了量化的標(biāo)準(zhǔn)。提出不同的應(yīng)用場景對光場強(qiáng)度分布有不同的要求，例如在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行細(xì)胞操作時(shí)，需要均勻且穩(wěn)定的光場以確保細(xì)胞的安全和精確操控。微云全息的研究明確了各種算法在光場強(qiáng)度分布方面的表現(xiàn)，為根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的算法提供了依據(jù)。
（二）陷阱剛度評估
陷阱剛度是衡量全息光鑷捕獲穩(wěn)定性的關(guān)鍵指標(biāo)。微云全息對陷阱剛度的測量和比較，不僅為評估不同算法的性能提供了重要參數(shù)，還為優(yōu)化全息光鑷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了指導(dǎo)。例如，在對微小納米顆粒進(jìn)行精確操控時(shí)，需要具有高剛度陷阱的算法來抵抗外界干擾，確保顆粒的位置精度。
（三）效率評估
效率評估涵蓋了計(jì)算時(shí)間和生成光陷阱的質(zhì)量兩個(gè)方面。微云全息通過綜合考慮這兩個(gè)因素，為衡量全息算法的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值提供了全面的視角。在實(shí)際應(yīng)用中，快速的計(jì)算時(shí)間和高質(zhì)量的光陷阱生成能力是至關(guān)重要的。微云全息的研究成果可以幫助開發(fā)者在算法選擇和系統(tǒng)優(yōu)化時(shí)，找到效率的最佳平衡點(diǎn)。
（四）計(jì)算時(shí)間評估
計(jì)算時(shí)間是影響全息算法實(shí)際應(yīng)用可行性的重要因素之一。對于一些實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場景，如動(dòng)態(tài)跟蹤和操控微小物體，算法的計(jì)算速度必須足夠快。微云全息對六種算法計(jì)算時(shí)間的比較，為在不同應(yīng)用場景下選擇合適的算法提供了關(guān)鍵信息。同時(shí)，也為算法的進(jìn)一步優(yōu)化提供了目標(biāo)和方向。
（五）空間分辨率評估
在全息光捕獲系統(tǒng)中，空間分辨率是決定能否精確操控微小物體的關(guān)鍵因素。微云全息公司通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了六種全息圖算法在不同空間分辨率下的表現(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn)，某些算法在高分辨率條件下能夠生成更精細(xì)的光陷阱，而其他算法則在低分辨率下表現(xiàn)更佳。這一發(fā)現(xiàn)對于選擇適合特定應(yīng)用場景的算法具有重要意義，例如在高精度顯微成像領(lǐng)域，高空間分辨率的算法將更受歡迎。
（六）多目標(biāo)捕獲能力評估
在實(shí)際應(yīng)用中，全息光捕獲系統(tǒng)常常需要同時(shí)操控多個(gè)目標(biāo)。微云全息對六種算法在多目標(biāo)捕獲能力方面進(jìn)行了評估，包括算法生成多個(gè)光陷阱的能力以及在多目標(biāo)操控時(shí)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。研究結(jié)果表明，某些算法在處理大量目標(biāo)時(shí)表現(xiàn)出色，而其他算法則在處理少量目標(biāo)時(shí)更為高效。這一評估為全息光捕獲系統(tǒng)在多目標(biāo)操控應(yīng)用中的優(yōu)化提供了重要參考。
微云全息（NASDAQ:HOLO）通過對六種全息圖算法在 HOT 儀器上的深入研究與比較，不僅在理論層面為全息光鑷技術(shù)的性能評估體系奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，開創(chuàng)了系統(tǒng)性研究的先河，還在實(shí)際應(yīng)用中為不同領(lǐng)域的需求提供了精準(zhǔn)的算法選擇依據(jù)和優(yōu)化方向。
