01｜一个被忽略的前提：手机镜头和物镜，本质上“测不准”
在很多光学工程中，我们默认一个前提：
波像差是可以被准确测量的
但随着光学系统的复杂性提高，其由很多子系统构成，这类子系统本身不具备成像条件，因此无法直接测量子系统的波像差。如果基于最后的完整系统测量，会导致无法识别到底是哪个子系统除了问题。
比如：
· 手机镜头（大视场、复杂结构、多个镜组子系统）
· 高端显微物镜（高NA、非对称光路，多个镜组子系统）
这些子系统有一个共同特征：
它们是“非完备成像系统”
02｜传统波像差测量，为什么在这里失效？
目前常见的波像差测量方法，大致分为几类：
① 干涉类方法（如干涉仪）
② Shack-Hartmann
③ 成像反演类方法
这些方法有一个共同问题：
它们默认系统是“完备”的
但在手机镜头和显微物镜子系统中：
❌ 这个前提不成立
传统方法，在错误的假设上做优化。
03｜真正的难点：不是测不准，而是“测不到”
很多人以为问题是精度不够。
但实际上更深一层的问题是：
信息缺失
在非完备系统中：
· 某些波前信息根本没有被有效编码
· 不同视场之间存在信息混叠
· 单一视场测量无法解耦
换句话说：
你不是测错了，而是根本没测到。
04｜我们的思路：用CGH先“让系统完整”，再去测量
如果问题是“系统非完整”，那就不能靠算法解决。
必须从光路入手。
我们的核心思路是：
通过波前调制，使子系统变成完备成像系统，让原本不可观测的信息变得可观测
这也是我们引入 CGH（计算全息元件）的原因。如下图的某系统为例
05｜从“单视场测量”到“多视场同时测量”
传统方式：
一个视场 → 一次测量 → 多次扫描
我们的方式：
多个视场 → 一次成像 → 同时获取
关键提升在于：
· 信息完整性
· 测量一致性
· 系统稳定性
不同视场位置的波像差分布，这些信息是在同一时刻获取的
这避免了：
· 时间漂移
· 系统误差累积
· 提升效率
06｜应用场景：为什么这对行业很关键？
手机镜头
· 大视场
· 多摄融合
· 对边缘性能敏感
需要：全视场多镜组波像差信息
显微物镜
· 高NA
· 高精度成像
· 对畸变极其敏感
需要：高分辨率、多视场测量
我们的方法：
在这两类系统中，首次实现了可用的多视场波像差测量方案
