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World File Search System相位校正
SLM 畸变相位校正及涡旋光束的产生
近年来，随着激光应用的不断发展，科学家们对新型激光光束理论与实验的研究产生了浓厚的兴趣。其中，中心强度为零的暗空心光束由于其在原子光学、量子光学、二元光学、微观粒子操控、激光显微成像等领域的广泛应用而受到越来越多的关注。这类光束一般具有特殊的螺旋相位波前结构。本研究利用SLM产生任意阶数、任意拓扑荷的涡旋光，并讨论了SLM在应用中面临的诸多问题。由于SLM的相位调制在理想条件下是不畸变的，但在其制造过程中，其光调制部分不可避免地会产生微小的畸变和缺陷。事实上，这些畸变会给实验结果带来很大的误差。为了消除这种误差，本文提出了一种校正SLM误差的方法。首先对其畸变相位进行精确测量，然后对其进行校正。并以涡旋光束的发生为例，验证了校正效果。关键词：涡旋光束 计算全息图 空间光调制器 1.引言 利用传统的光学系统获取涡旋光束存在着装置复杂、调节困难等一系列问题[1] 。然而，利用空间光调制器（SLM）中的计算全息图很容易实现光束的转换。SLM 是对光束施加某种形式空间变化调制的物体。SLM 可以根据输入的信息调制光束的相位、偏振面、振幅、强度和传输方向等物理参数。只有改变输入信息，计算机才能控制 SLM 的参数。用 SLM 代替传统光学系统，可以轻松解决上述问题。用 SLM 代替传统光学系统，可以轻松解决上述问题。2007 年，Yoshiyuki Ohtake [2] 等人 [3] 在空间光调制器（SLM）中提出了一种基于空间全息图的涡旋光束转换方法。利用SLM产生径向折射率p和角折射率l分别为5阶和1阶的LG（拉盖尔高斯）光束，并实现可编程相位调制。利用计算机模拟LG光束在传输过程中的光强分布。本文利用反射式SLM产生3种涡旋光束、贝塞尔光束、LG光束和HyG（超几何）光束，利用干涉法验证它们的涡旋量和拓扑荷。通过数值计算对HyG光束进行理论模拟，并将模拟值与实验值进行比较，分析了误差。由于制造工艺的原因，SLM表面会存在细微缺陷，因此使用SLM会造成调制相位畸变。本文提出了一种测量和校正SLM畸变相位的方法。2.理论描述2.1贝塞尔光束沿z方向传输的BG光束的场分布可表示为[3]:
marsurf ps1 i 绝对机动性
测量单位 公制、英寸 测量原理 触针法 传感器 电感式滑动传感器，2 μm (80 μin) 触针尖端，测量力约 0.7 mN 参数 Ra、Rq、Rz 相当于 Ry (JIS)、Rz (JIS)、Rmax、Rp、Rp (ASME)、Rpm (ASME)、Rpk、Rk、Rvk、Mr1、Mr2、A1、（24，带公差限值）A2、Vo、Rt、R3z、RPc、Rmr 相当于。至 tp (JIS、ASME)、RSm、R、Ar、Rx 语言 14 种，包括 3 种亚洲语言 测量范围 350 μm、180 μm、90 μm（自动更改） 轮廓分辨率 32 nm、16 nm、8 nm（自动更改） 滤波器* 相位校正轮廓滤波器（高斯滤波器）符合 DIN EN ISO 11562，特殊滤波器符合 DIN EN ISO 13565-1，ls 滤波器符合 DIN EN ISO 3274（可禁用） 截止 lc* 0.25 mm、0.8 mm、2.5 mm；自动（0.010 in、0.030 in、0.100 in） 扫描长度 Lt* 1.75 mm、5.6 mm、17.5 mm；自动（0.069 in、0.22 in、0.69 in） 扫描长度（根据 MOTIF）1 mm、2 mm、4 mm、8 mm、12 mm、16 mm（0.040 in、0.080 in、0.160 in、0.320 in、0.480 in、0.640 in） 短路截止* 可选 评估长度 ln* 1.25 mm、4.0 mm、12.50 mm（0.050 in、0.15 in、0.50 in） 取样长度数量 n* 可选：1 至 5 校准功能 动态 内存容量 最多 15 个轮廓，最多 16 个轮廓20,000 个结果 其他功能 设置屏蔽（代码保护）、日期/时间 尺寸 140 mm × 50 mm × 70 mm (5.51 in × 1.97 in × 2.76 in) 重量 400 g (0.88 lbs) 电池 锂离子电池 接口 USB、MarConnect (RS232) 长距离电源 100 V 至 264 V
在误差减少回路中使用神经网络的准强化学习对 100 个激光束阵列进行实验相位控制
近来，需要高平均功率激光束的应用数量急剧增加，涉及大型项目，如空间清洁 [1]、航天器推进 [2]、粒子加速 [3]，以及工业过程 [4] 或防御系统 [5]。激光光束组合是达到极高功率水平的最常用方法之一，特别是相干光束组合 (CBC) 技术 [6]。它们旨在对放大器网络传输的平铺激光束阵列的发射进行相位锁定，以产生高亮度的合成光束。由于实际激光系统（尤其是光纤激光系统）中阵列中光束之间的相位关系会随时间演变，因此这些技术必须通过伺服环路实时校正合成平面波的相位偏差。近年来，CBC 技术得到了广泛发展，探索了调整合成离散波前中各个相位的不同方法。它们可以分为两大类。在第一类中，测量阵列中光束的相位关系，然后进行校正 [7]。在第二种方法中，实际波前和期望波前之间的差异通过迭代过程得到补偿 [8]。在后一种情况下，优化算法驱动反馈回路，分析所有光束之间干涉的阵列相位状态的更多全局数据 [9,10]。这些技术通常更易于实施，所需电子设备更少，但需要更复杂的数值处理，其中一些技术在处理大量光束时速度会降低。最后一个问题与反馈回路中达到预期相位图所需的迭代次数有关，该迭代次数会随着要控制的相位数的增加而迅速增加。最近，人们研究了神经网络 (NN) 和机器学习，以期找到一种可能更简单、更有效的方法来实现相干光束组合。已发表的文献 [11] 中涉及的一种方案依赖于卷积神经网络 (VGG) 的直接相位恢复，然后一步完成相位校正，例如在自适应光学 NN 的开创性工作 [12]。 NN 用于将光束阵列干涉图样的强度（在透镜焦点处形成的远场或焦点外的图像、分束器后面的功率等）直接映射到阵列中的相位分布中。恢复初始相位图后，可以直接应用相位调制将相位设置为所需值。[11] 中报告的模拟表明，当阵列从 7 条光束增加到 19 条光束时，基于 CNN 的相位控制的精度会下降。这一限制在波前传感领域也得到了强调，因此 NN 通常仅用作初始化优化程序的初步步骤 [13]。另一种可能的方案是强化