在南昌大学校内实验室，一套由显示装置、编码元件和CMOS传感器等部分构成的实验系统，成为“光引未来”实践队暑期研究的重要对象。围绕无透镜数字全息成像，队员们从装置结构入手，逐步理解光学信息如何被采集、编码并交给计算方法处理。看似紧凑的实验装置背后，连接着光学传播、传感器成像和算法重建等多个知识领域。

传统透镜显微镜

传统显微成像往往依赖较为复杂的镜头和光路系统。项目材料提出，无透镜成像希望减少部分光学结构，通过记录目标的衍射或编码信息，再利用计算方法恢复图像。这样的方案为设备轻量化提供了研究可能，但也把一部分成像任务从硬件转移到算法，对采集质量、系统标定和数据处理提出了更高要求。

实验学习中，队员们对照系统示意图认识各模块功能：光源提供稳定照明，目标或样品对光场进行调制，编码元件改变信息分布，传感器负责记录图样，计算程序则依据传播模型完成重建。团队把每个模块的作用写入实验说明，并讨论如果位置、距离或参数发生变化，记录图样可能出现怎样的差异。

为了减少操作误差，实践队建立了实验前检查流程。队员需要确认设备连接、传感器状态、样品位置和环境条件，记录关键距离、曝光设置与文件编号。实验完成后，原始数据须按批次保存，不得只保留经过挑选或处理的结果图。团队认为，只有保留完整过程，才能在结果异常时追溯原因，也才能保证实验具有重复验证的可能。

无透镜数字全息成像实验系统示意

在初步观察中，原始记录图样往往不像普通照片那样直观。队员们需要结合原理判断其中包含的有效信息，并避免凭肉眼对图像质量作出简单结论。大家围绕信号强弱、背景噪声、采样范围和动态区间等因素展开讨论，进一步认识到传感器并非被动“拍照”，其性能和设置会影响后续重建能够获得的信息。

装置越简洁，系统标定越不能被忽视。团队讨论了器件位置、像素尺寸、传播距离和编码方式等参数对计算模型的影响。如果采集条件与算法假设不一致，即使程序能够输出图像，也可能产生模糊、伪影或尺寸偏差。因此，每次实验都需要让记录参数与处理程序相互对应，而不能把算法当成修复一切问题的“黑箱”。

实践队苑鼎祥]表示，亲自梳理装置结构后，大家对“便携化”有了更全面的理解。设备体积变小只是一个方面，还要考虑供电、连接、操作培训、环境稳定性、数据处理速度和维护成本。面向未来应用时，这些工程问题与成像效果同样重要，任何结论都应建立在系统测试和真实使用条件之上。

研究过程中，团队把实验装置制作成图文讲解素材，准备从“光如何携带目标信息”讲起，逐步介绍传感器记录与计算重建的关系。为了避免误导，讲解材料将明确区分系统示意图、实验照片、原始数据和重建结果，并注明图像来源和处理步骤，使非专业受众也能理解各类图片之间的差别。

队员们还围绕实验的可重复性开展讨论。如果更换操作者、重新安装器件或在不同时间采集数据，结果能否保持一致，是判断系统稳定性的重要依据。团队计划在条件允许时设置重复实验，并把每次差异记录下来。即使结果不理想，也不急于否定方案，而是分析误差来自操作、环境还是模型假设。

目前，无透镜数字全息成像仍是实践队校内学习和验证的重点内容。下一阶段，团队将继续比较不同采集条件下的数据，完善装置说明和实验记录，并在指导教师帮助下核对技术表达。队员们希望通过扎实研究，把“小装置”中的光学与计算课题讲得更加清楚，为后续科技科普和社会实践提供可信内容。（余正造，邵元坤）

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