在当今科技飞速发展的时代，高精度测量技术在众多领域中都起着至关重要的作用。全息光镊（HOTs）凭借其非接触和高精度操作的独特优势，在小力和小位移的定量测量领域中得到了越来越广泛的应用。然而，尽管全息优化算法已有诸多报道，但对于依赖这些算法的全息光捕获性能的系统研究却相对匮乏。微云全息（NASDAQ:HOLO）深入研究了六种不同全息算法在 HOTs 性能测量力方面的表现，为推动这一领域的发展迈出了坚实的一步。
微云全息公司通过设计和构建HOT设备，并对六种不同的全息图算法进行了全面的比较研究，成功填补了对这些算法依赖的全息光捕获性能系统研究的空白：
（一）光场强度分布评估
微云全息通过精确测量和分析六种算法生成的多点陷阱阵列的光场强度分布，为光场质量的评估提供了量化的标准。提出不同的应用场景对光场强度分布有不同的要求，例如在生物医学领域进行细胞操作时，需要均匀且稳定的光场以确保细胞的安全和精确操控。微云全息的研究明确了各种算法在光场强度分布方面的表现，为根据实际需求选择合适的算法提供了依据。
（二）陷阱刚度评估
陷阱刚度是衡量全息光镊捕获稳定性的关键指标。微云全息对陷阱刚度的测量和比较，不仅为评估不同算法的性能提供了重要参数，还为优化全息光镊系统的设计提供了指导。例如，在对微小纳米颗粒进行精确操控时，需要具有高刚度陷阱的算法来抵抗外界干扰，确保颗粒的位置精度。
（三）效率评估
效率评估涵盖了计算时间和生成光陷阱的质量两个方面。微云全息通过综合考虑这两个因素，为衡量全息算法的实际应用价值提供了全面的视角。在实际应用中，快速的计算时间和高质量的光陷阱生成能力是至关重要的。微云全息的研究成果可以帮助开发者在算法选择和系统优化时，找到效率的最佳平衡点。
（四）计算时间评估
计算时间是影响全息算法实际应用可行性的重要因素之一。对于一些实时性要求较高的应用场景，如动态跟踪和操控微小物体，算法的计算速度必须足够快。微云全息对六种算法计算时间的比较，为在不同应用场景下选择合适的算法提供了关键信息。同时，也为算法的进一步优化提供了目标和方向。
（五）空间分辨率评估
在全息光捕获系统中，空间分辨率是决定能否精确操控微小物体的关键因素。微云全息公司通过实验验证了六种全息图算法在不同空间分辨率下的表现。研究发现，某些算法在高分辨率条件下能够生成更精细的光陷阱，而其他算法则在低分辨率下表现更佳。这一发现对于选择适合特定应用场景的算法具有重要意义，例如在高精度显微成像领域，高空间分辨率的算法将更受欢迎。
（六）多目标捕获能力评估
在实际应用中，全息光捕获系统常常需要同时操控多个目标。微云全息对六种算法在多目标捕获能力方面进行了评估，包括算法生成多个光陷阱的能力以及在多目标操控时的稳定性和准确性。研究结果表明，某些算法在处理大量目标时表现出色，而其他算法则在处理少量目标时更为高效。这一评估为全息光捕获系统在多目标操控应用中的优化提供了重要参考。
微云全息（NASDAQ:HOLO）通过对六种全息图算法在 HOT 仪器上的深入研究与比较，不仅在理论层面为全息光镊技术的性能评估体系奠定了坚实基础，开创了系统性研究的先河，还在实际应用中为不同领域的需求提供了精准的算法选择依据和优化方向。
