通过深度学习对激光切除的声学和等离子体传感
Optics express
|September 15, 2023
概括
深度学习分析了激光切除的等离子体图像和声学信号,以预测材料表面的外观和激光能量. 这为激光制造提供了实时监控,即使是模糊样本.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 激光物理 激光物理
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 激光切除监测是困难的,因为血遮蔽样品.
- 等离子体特征与切除条件相关,但解释起来很复杂.
- 血中的非线性过程使直接分析具有挑战性.
研究的目的:
- 开发一种深度学习方法来监测激光切除.
- 为了预测激光脉冲能量和废弃样本的外观.
- 为了实现激光材料加工的实时诊断.
主要方法:
- 利用深度学习算法进行图像和声信号分析.
- 应用单脉冲秒激光切除二氧化.
- 在废弃过程中记录了等离子体图像和声信号.
主要成果:
- 深度学习成功地从等离子体图像中识别了激光脉冲能量.
- 通过使用血数据预测了废弃的二氧化样本的外观.
- 使用声信号实现了类似的识别和预测准确性.
结论:
- 深度学习为监控激光切除提供了一种可行的方法.
- 这种技术允许实时反,即使样本被遮蔽.
- 该方法增强了基于激光的制造诊断和控制.
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