光学元件损伤的检测和修复:传统与深度学习(特邀)
光学元件的损伤在高功率激光系统的终端光学组件中较为普遍且对激光系统的正常运行有重大影响.为提高元件的使用寿命和保证激光光路正常运行,首先要做的是检测和判断出损伤出现的位置、大小、类型.在线检测中终端光学损伤检测装置是一种重要的方法,它能够直接、实时地对元件的损伤情况进行成像并分析,另外还有一种间接获取损伤图像的方式,即用衍射环检测损伤,通过相关公式求出损伤点的大小和位置.针对更小的损伤的检测,深度学习这一工具能够处理大量数据,是目前研究该问题不可或缺的一类方法,它能够减少人工,并提高效率和准确率.修复损伤的主要方式是快速熔融缓解,即二氧化碳激光熔融损伤区,该方法是目前最常见、最有效的修复方式.对损伤问题处理的前提和关键在于精确定位更小的损伤点并分类不同类型的损伤,以便确定后续修复步骤.损伤的检测和修复是光学循环回路策略的重要部分,传统方法有一定的局限性.近些年,受到深度学习在图像处理和目标识别领域的优势的影响,未来会有越来越多深度学习的方法能够被用在与损伤检测相关的研究上.这对高功率激光系统长期稳定运行和正常发展有重要意义和作用.
元件损伤、在线检测、高功率激光系统、损伤修复、深度学习
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TN247(光电子技术、激光技术)
国家重点研究发展计划项目;国家自然科学基金;国家自然科学基金;中国科学院战略性先导科技专项
2022-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共13页
379-391
