摘要：在高速制造检测和生命科学研究中，如何在极高速度下依然获取清晰细节图像，一直是光学成像的难题。传统相机受限于帧率，常常在目标快速移动时产生严重运动模糊。华中科技大学团队提出了一种深度特征融合快照压缩显微术（DFF-SCM），通过单次曝光重建多帧图像，结合结构互补

在高速制造检测和生命科学研究中，如何在极高速度下依然获取清晰细节图像，一直是光学成像的难题。传统相机受限于帧率，常常在目标快速移动时产生严重运动模糊。华中科技大学团队提出了一种深度特征融合快照压缩显微术（DFF-SCM），通过单次曝光重建多帧图像，结合结构互补掩膜和深度特征融合网络，实现了超像素级的高速成像。该方法在1000 fps条件下成功捕捉硅片划痕、镜面缺陷和亚微米人工结构，显著提升了对微纳缺陷的检测灵敏度。实验表明，DFF-SCM在有效消除运动模糊的同时，还能增强微弱特征对比度，检测准确率（DDA）提升至94%以上，为半导体检测和精密光学元件质检提供了强大工具。该成果以 “Deep feature-fusion snapshot compression microscopy for high-resolution sub-pixel imaging beyond the camera’s frame rate limit” 为题，于2025年9月5日发表于《Optica》。

高速高分辨率光学成像在缺陷检测、生物样品观察以及激光加工监测等多个领域中至关重要。然而，在捕捉快速变化的动态结构时，传统相机受限于帧率，往往导致运动模糊和分辨率下降。为解决这一问题，我们提出了一种深度特征融合快照压缩显微成像（DFF-SCM）方法，用于实现高速、高分辨率的亚像素成像。该系统通过快照压缩技术，从单帧曝光图像中重建多帧序列图像，从而显著减轻运动模糊。系统中引入结构互补掩模以增强解调稳定性和图像保真度。此外，采用深度特征融合网络来降低噪声并提高特征对比度。实验结果表明，DFF-SCM在表面检测任务（如硅片划痕检测和镜面斑点识别）中能够以1000 fps的速度实现亚像素级精度，为高速动态场景下的高质量成像提供了有效解决方案。

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来源：凯视迈精密测量