高强度单射波面传感方法,使用近场图像和完全连接的检索神经网络,用于高功率激光设施

科学领域:

• 光学和光子学 在光学和光子学.
• 激光技术 激光技术 激光技术
• 科学中的人工智能.

背景情况:

• 波面扭曲测量对于高功率激光系统至关重要.
• 现有的方法在动态环境中可能很慢或缺乏稳定性.

研究的目的:

• 为高功率激光器开发一种单射,高强度的波纹传感方法.
• 为了提高波面扭曲测量的速度和可靠性.

主要方法:

• 一个深度学习网络,利用完全跳过交叉连接进行多规模的特征提取.
• 从单个近场图像中获取波面检索.

主要成果:

• 数字模拟证实了高准确度预测波面扭曲.
• 实验验证显示,与Shack-Hartmann传感器相比,剩余RMS误差小于0.01微米.
• 该方法既显示出高速度,又显示出良好的强度.

结论:

• 拟议的深度学习方法为高功率激光器中的波面传感提供了准确,快速和强大的解决方案.
• 这种方法适用于实时监测和纠正激光波线.