X射线层叠衍射成像技术(Ptychography)所采用的图像重建迭代算法是一种传统的梯度下降算法.该算法从一组猜测函数开始,实验中探测到的正确信息被不断代入循环迭代中来修正猜测函数,最终达到收敛.这种算法存在一个问题就是容易出现收敛停滞的现象,也就是所谓的陷入局域最小值.造成这种现象出现的原因是局域最小值附近的梯度极小导致梯度下降的幅度极小.为了解决这一问题,最近"动量"这一概念被引入Ptychography算法中,产生了动量加速层叠衍射迭代引擎(momentum Ptychographical Iterative Engine,mPIE)算法.加入"动量"相当于给迭代重建过程赋予了"惯性"性质,当前梯度下降的幅度不仅由当前梯度决定,还会受到之前变化的幅度影响.所以即便是在梯度极小的局域最小值附近,目标函数仍然可以跳出停滞,继续变小.为了验证"动量"的引入对图像重建的提升效果,详细比较了动量mPIE算法和传统的拓展层叠衍射迭代引擎(extending Ptychographical Iterative Engine,ePIE)算法对同一套扫描相干衍射成像实验数据的重建图像质量.重建结果表明:相对于传统重建算法,动量加速算法可以获得更好的图像重建质量.