CN112013953B - 一种激光器巴条的光束指向性偏差计算系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种激光器巴条的光束指向性偏差计算系统，能够高效并准确地计算出激光器巴条的光束指向性偏差。包括：半导体激光器的光场分布模型、采集图像数据的实验平台以及光束指向性偏差的计算单元；所述实验平台采集巴条的光束的图像数据，并将所述图像数据输入至所述光场分布模型；所述光场分布模型输出所述计算单元基于所述图像数据计算得到的所述光束的指向性偏差。

Description

一种激光器巴条的光束指向性偏差计算系统

技术领域

本发明涉及激光应用技术领域，尤其涉及一种激光器巴条的光束指向性偏差计算系统。

背景技术

半导体激光器由于其高功率、高效率、体积小、寿命长、波长覆盖范围广、可靠性高、体积小和成本低廉等特点，被广泛应用于通讯、生物医疗、泵浦及军事等诸多领域，尤其在材料加工领域。半导体激光器是激光加工的核心元器件，它的性能通过光束特性参数来表征。对于大功率半导体激光器而言,远场光强分布呈现两个束瓣或更多束瓣。根据半导体激光器远场光场的近似描述理论，用双偏心椭圆高斯光束模型来模拟其光场。半导体激光器的发散角很大，慢轴光束质量很差，难以达到直接应用的要求，而且无法通过透镜等常规光学元件实现光束质量的改善，因此有必要利用特殊的光学手段对光源(发光单元)进行整形。

发光单元的光束指向性偏差是影响光纤耦合的一个重要因素，所以需要计算巴条每个发光单元光束的指向性，筛选满足要求的巴条才能投入科研项目中使用。

在实践中，实验人员常常利用狭缝计算发光单元光束的指向性偏差。由于巴条封装比较紧凑，激光器光束的快轴方向发散角比较大，导致巴条光束在空间传输过程中交叠在一起，指向性偏差的计算难度较大，费时费力且存在较大的计算误差。

发明内容

本发明的目的是提供一种激光器巴条的光束指向性偏差计算系统，能够高效并准确地计算出激光器巴条的光束指向性偏差。

本发明实施例提供一种激光器巴条的光束指向性偏差计算系统，包括：

半导体激光器的光场分布模型、采集图像数据的实验平台以及光束指向性偏差的计算单元；

所述实验平台采集巴条的光束的图像数据，并将所述图像数据输入至所述光场分布模型；

所述光场分布模型输出所述计算单元基于所述图像数据计算得到的所述光束的指向性偏差。

可选地，所述光场分布模型包括发光单元的光场分布模型以及巴条的光场分布模型。

可选地，所述发光单元的光场分布模型是根据所述半导体激光器远场光场的近似描述理论，利用非傍轴标量理论，用双偏心圆高斯光束模型模拟光场得到的。

可选地，所述发光单元的光场分布模型包括发光单元的远场光场模型和光束整形后的发光单元的远场光场模型。

可选地，所述巴条的光场分布模型是以巴条的中心位置作为坐标原点建立空间坐标系，将若干个发光单元的光场分布模型进行叠加后得到的远场光强分布模型。

可选地，所述巴条的光场分布模型包括引入指向性偏差参数后的巴条的光场分布模型。

可选地，所述实验平台包括：检测对象单元、衰减单元、图像采集单元以及图像分析单元。

可选地，所述检测对象单元包括巴条及整形透镜、所述衰减单元包括反射镜、吸收模块及衰减片、所述图像采集单元包括滑轨、电荷耦合元件CCD相机、高速图像采集卡、数据线、CCD电源、计算机和相机配套软件，所述图像分析单元包括图像处理模块，所述图像处理模块用于对所述图像数据进行灰度化处理及从所述图像数据中提取出数据矩阵。

可选地，所述计算单元用于计算所述光束的指向性偏差参数的初值，以及对所述初值进行优化处理。

可选地，所述计算单元具体用于根据获取到的两个近处的光强分布数据计算所述光束的指向性偏差参数的初值，并根据获取到的远处的光强分布数据，采用预设的最优化方法优化所述初值。

本发明实施例提供的激光器巴条的光束指向性偏差计算系统，采用模块化方式，通过巴条的光束的图像数据计算光束的指向性偏差，由于计算方法具有通用性、扩展性和实用性，从而能够高效并准确地计算出激光器巴条的光束指向性偏差。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种激光器巴条的光束指向性偏差计算系统结构示意图；

图2为本发明实施例提供的一种半导体激光器的光场分布模型建立示意图；

图3为本发明实施例提供的一种采集图像数据的实验平台结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种采集图像数据的实验平台具体结构示意图；

图5为本发明实施例提供的一种建立光场分布模型时在计算机中建立引入指向性偏差参数后的巴条的光场分布模型的模拟结果示意图；

图6为本发明实施例提供的一种利用CCD相机采集发光单元的光束的远场分布图像示意图；

图7为本发明实施例提供的一种拟合模型参数的路线图；

图8为本发明实施例提供的一种查找两个离心角的结果示意图；

图9为本发明实施例提供的一种捕捉多个发光单元光强分布中心的方法示意图；

图10为本发明实施例提供的一种捕捉多个发光单元光强分布中心的结果示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种激光器巴条的光束指向性偏差计算系统结构示意图，如图1所示的激光器巴条的光束指向性偏差计算系统包括：半导体激光器的光场分布模型10、采集图像数据的实验平台20以及光束指向性偏差的计算单元30；

所述实验平台20采集巴条的光束的图像数据，并将所述图像数据输入至所述光场分布模型10；所述光场分布模型10输出所述计算单元30基于所述图像数据计算得到的所述光束的指向性偏差。

进一步地，在图1所示实施例的基础上，所述光场分布模型10包括发光单元的光场分布模型以及巴条的光场分布模型，其中，发光单元的光场分布模型是根据所述半导体激光器远场光场的近似描述理论，利用非傍轴标量理论，用双偏心圆高斯光束模型模拟光场得到的。所述巴条的光场分布模型是以巴条的中心位置作为坐标原点建立空间坐标系，将若干个发光单元的光场分布模型进行叠加后得到的远场光强分布模型。进一步地，所述发光单元的光场分布模型包括发光单元的远场光场模型和光束整形后的发光单元的远场光场模型，所述巴条的光场分布模型包括引入指向性偏差参数后的巴条的光场分布模型。

例如，如图2所示，激光器巴条的光束指向性偏差计算系统建立数学模型，比如基于半导体激光器光场分布理论建立半导体激光器的光场分布模型10，包括：建立(大功率)半导体激光器发光单元的光场分布模型及巴条的光场分布模型。其中，发光单元的光场分布模型是根据所述半导体激光器远场光场的近似描述理论，利用非傍轴标量理论，用双偏心圆高斯光束模型模拟光场得到的。其中，上述建立大功率半导体激光器发光单元的光场分布模型包括：建立发光单元的远场光场模型、光束整形后的发光单元的远场光场模型，以及利用实验平台20采集得到的图像数据，如电荷耦合元件(CCD，Charge Coupled DeviceCamera)图像，对发光单元的远场光场模型的模型参数进行拟合，以求解离心角、快轴发散角以及慢轴发散角。其中，光束整形后的发光单元的远场光场模型是改变双偏心椭圆高斯光束的两个偏心圆心后的模型。上述建立的巴条的光场分布模型是以巴条的中心位置作为坐标原点建立空间坐标系，将若干个发光单元的光场分布模型进行叠加后得到的远场光强分布模型。建立巴条的光场分布模型包括：在假设条件下，将巴条中心发光单元的光束模型推广到一维阵列，以及在巴条的光场分布模型中引入指向性偏差参数后得到的巴条的光场分布模型，即在巴条的光场分布模型中引入指向性偏差参数，并修改巴条的光场分布模型。

进一步地，在图1所示实施例的基础上，请参阅图3，所述实验平台20包括：检测对象单元201、衰减单元202、图像采集单元203以及图像分析单元204，其中，如图4所示，所述检测对象单元201包括巴条及整形透镜、所述衰减单元包括吸收模块(吸收体)、反射镜及衰减片、所述图像采集单元包括滑轨、电荷耦合元件CCD相机、高速图像采集卡(图中未示出)、数据线(图中未示出)、CCD电源(图中未示出)、计算机和相机配套软件(图中未示出)，所述图像分析单元包括图像处理模块(图中未示出)，所述图像处理模块用于对所述图像数据进行灰度化处理及从所述图像数据中提取出数据矩阵。上述图像分析单元204可以为使用Python语言开发的图像处理和指向性偏差计算单元。

进一步地，在图1所示实施例的基础上，所述计算单元30用于计算所述光束的指向性偏差参数的初值，以及对所述初值进行优化处理。例如，所述计算单元30具体用于根据获取到的两个近处的光强分布数据计算所述光束的指向性偏差参数的初值，并根据获取到的远处的光强分布数据，采用预设的最优化方法优化所述初值。

例如，所述计算单元30计算所述光束的指向性偏差参数的初值包括：计算指向性偏差参数的初值，以及优化指向性偏差参数，其中计算指向性偏差参数的初值包括根据两个近处的光强分布数据计算参数初值，其中优化指向性偏差参数包括根据远处的光强分布数据，采用最优化方法优化偏差参数。

下面结合相关附图对本发明实施例的具体实施方式做进一步的详细描述：

在建立半导体激光器的光场分布模型10时，首先在计算机中建立引入指向性偏差参数后的巴条的光场分布模型，模拟结果如图5所示。

进一步地，在合适的位置，利用CCD相机采集发光单元的光束的远场分布图像，采集结果如图6所示。利用实验平台20采集得到的CCD图像，对参数进行拟合，求解离心角、快轴发散角以及慢轴发散角，图7为本发明实施例提供的一种拟合模型参数的路线图，图8为本发明实施例提供的一种查找两个离心角的结果示意图。

在图7中，发光单元的模型参数拟合包括捕捉光强分布中心的位置以及拟合发光单元模型参数；捕捉光强分布中心的位置包括图像预处理和查找光强分布的中心；拟合发光单元模型参数包括拟合离心角和拟合快轴发散角，慢轴发散角；图像预处理包括图像灰度化处理和提取数据矩阵，查找光强分布的中心包括矩阵竖向降维和极值方法查找中心，拟合离心角包括矩阵横向降维和极值方法查找两个离心角，拟合离心角和拟合快轴发散角，慢轴发散角包括双变量网格搜索法查找参数。

例如，模型参数拟合的具体步骤为：

在距离激光器发光面z₃位置进行测试，调整狭缝使一个发光单元的光束进入CCD相机，保存图像。将图像导入内存，以图像中心作为原点建立坐标系，x轴正方向朝右，y轴正方向朝上。对图像进行灰度化处理，提取灰度图像所有像素点的灰度值，构造二维灰度值矩阵，矩阵呈现了图像中像素灰度值的分布。图像的像素为596×600，灰度值矩阵的大小为596×600，即596行，600列。

对灰度值矩阵竖向降维：将灰度值矩阵竖直方向的灰度值按列计算平均值，得到各列平均值组成的一维行向量，共600个元素。行向量中每个元素的位置和矩阵每一列的位置相对应，行向量中每个元素的大小和矩阵每一列灰度值的平均值相对应。查找行向量序列中数值最大的元素,并得到这个元素在行向量中的位置，也是图片中灰度值最高的一列在图片中的位置，这个位置对应发光单元光束的光强分布中心。

对灰度值矩阵横向降维：将灰度值矩阵水平方向的灰度值按行计算平均值，得到各列平均值组成的一维列向量，共596个元素。列向量中每个元素的位置和矩阵每一行的位置相对应，列向量中每个元素的大小和矩阵每一行灰度值的平均值相对应。

舍弃两端像素较低的部分，查找列向量中前80％的元素及其位置，并平均分成两部分，即分割得到两个子向量。分别查找两个子向量序列中数值最大的元素，并得到这个元素在列向量中的位置，这两个位置对应发光单元光束的两个离心位置，并计算两个离心位置之差。

建立模型并在模型中遍历两个离心角参数，找出使得模拟结果的离心位置之差最接近两个真实离心位置之差的离心角参数。在模型中用双变量网格搜索法查找快慢轴发散角参数，拟合出快轴发散角，慢轴发散角。

具体实施搭建采集图像数据的实验平台时，光束先经过平面反射镜，很大一部分光被反射掉，反射光由吸收装置吸收，一小部分光经过衰减片进行二次衰减，最后进入CCD相机。

具体地，在衰减过程中，需要调节平面反射镜和光束之间的夹角，保证CCD相机配套软件上可以观察到清晰的光强分布的同时，调节其夹角在45°附近。

具体地，依次在距离激光器发光面z₁，z₂，z₃位置，移动CCD相机镜头，待成像清晰后，分别保存测试图像，其中，z₁，z₂取较近处的位置，z₃取较远处的位置。

进一步地，根据两个近处z₁，z₂的光强分布数据计算指向性偏差参数的初值。图9为本发明实施例提供的一种捕捉多个发光单元光强分布中心的方法示意图，图10为本发明实施例提供的一种捕捉多个发光单元光强分布中心的结果示意图。

在图9中，捕捉多个发光单元光强分布中心的位置包括图像预处理和逐个捕捉每个光强分布中心的位置；图像预处理包括图像灰度化处理、提取数据矩阵和矩阵降维成行向量；逐个捕捉每个光强分布中心的位置包括行向量分割为多个子向量及其位置区间和向量元素求和最大的前n个子向量中分别查找光强分布中心及其对应的位置。

例如，计算指向性偏差参数初值的具体步骤为：

将图像进行灰度化处理，将灰度图像导入内存，以图像中心作为原点建立坐标系，x轴正方向朝右，y轴正方向朝上。提取图像所有像素点的灰度值，构造二维灰度值矩阵，矩阵呈现了图像中的像素的分布。图像的像素为596×600，灰度值矩阵的大小为596×600,即596行，600列。

灰度值矩阵竖向降维：将灰度值矩阵竖直方向的灰度值按列计算平均值，得到各列平均值组成的一维行向量，共600个元素。行向量中每个元素的位置和矩阵每一列的位置相对应，行向量中每个元素的大小和矩阵每一列灰度值的平均值相对应。可以明显观察出向量中元素的数值变化，存在n个波峰。波峰的高度略有差异，相邻波峰的中心位置之差的大致相同。这是因为通过每个发光单元的电流相同，发光单元相互之间的水平距离相同。计算所有相邻波峰的中心位置之差的的平均值，记为d。

查找行向量序列中数值最大的元素，并得到这个元素在行向量中的位置p，也是图片中灰度值最高的一列在图片中的位置，这个位置对应亮度最高的一个发光单元光束的光强分布中心。将行向量分割成若干个长度为d的子向量，第一段的中心位置为p，第一个子向量的位置区间为[p-0.5×d,p+0.5×d]。其他位置区间依次从第一个子向量开始向两边扩展，如[p-1.5×d,p-0.5×d]，[p+0.5×d,p+1.5×d]，行向量两端无法整个分割的部分直接舍弃。

将每个向量的元素求和，查找向量元素求和最大的前n个向量，这n个向量的数值较高是因为接收了发光单元光束的光强，其他向量数值较低而不为0则是因为受到背景光的干扰。对这n个区间分别查找数值最大的元素，并得到这个元素在原行向量中的位置，即每个发光单元光束在图像中的的光强分布中心。对z₁，z₂两个位置采集的图像分别捕捉多个发光单元光强分布中心的位置，得到的位置分别是p₁₁，p₁₂，……p_1n，和p₂₁，p₂₂，……p_2n，以指向性向右为正，向左为负，得出指向性偏差的初值分别是p₂₁-p₁₁/z₂-z₁，p₂₂-p₁₂/z₂-z₁，……p_2n-p_1n/z₂-z₁。

进一步地，根据最远处z₃的光强分布数据，采用最优化方法优化指向性偏差参数。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (5)

1.一种激光器巴条的光束指向性偏差计算系统，其特征在于，包括：

半导体激光器的光场分布模型、采集图像数据的实验平台以及光束指向性偏差的计算单元；

所述实验平台采集巴条的光束的图像数据，并将所述图像数据输入至所述光场分布模型；

所述光场分布模型连接所述计算单元，以输出所述计算单元基于所述图像数据计算得到的所述光束的指向性偏差；

所述光场分布模型包括发光单元的光场分布模型以及巴条的光场分布模型；

所述发光单元的光场分布模型是根据所述半导体激光器远场光场的近似描述理论，利用非傍轴标量理论，用双偏心圆高斯光束模型模拟光场得到的；

所述巴条的光场分布模型是以巴条的中心位置作为坐标原点建立空间坐标系，将若干个发光单元的光场分布模型进行叠加后得到的远场光场分布模型；

所述实验平台包括：检测对象单元、衰减单元、图像采集单元以及图像分析单元；

所述检测对象单元包括巴条及整形透镜、所述衰减单元包括反射镜、吸收模块及衰减片、所述图像采集单元包括滑轨、电荷耦合元件CCD相机、高速图像采集卡、数据线、CCD电源、计算机和相机配套软件，所述图像分析单元包括图像处理模块，所述图像处理模块用于对所述图像数据进行灰度化处理及从所述图像数据中提取出数据矩阵。

2.根据权利要求1所述的激光器巴条的光束指向性偏差计算系统，其特征在于，所述发光单元的光场分布模型包括发光单元的远场光场模型和光束整形后的发光单元的远场光场模型。

3.根据权利要求1所述的激光器巴条的光束指向性偏差计算系统，其特征在于，所述巴条的光场分布模型包括引入指向性偏差参数后的巴条的光场分布模型。

4.根据权利要求1所述的激光器巴条的光束指向性偏差计算系统，其特征在于，所述计算单元用于计算所述光束的指向性偏差参数的初值，以及对所述初值进行优化处理。

5.根据权利要求4所述的激光器巴条的光束指向性偏差计算系统，其特征在于，所述光束的指向性偏差参数的初值包括：计算指向性偏差参数的初值，以及优化指向性偏差参数，其中计算指向性偏差参数的初值包括根据两个近处的光强分布数据计算参数初值，其中优化指向性偏差参数包括根据远处的光强分布数据，采用最优化方法优化偏差参数；

所述计算单元具体用于根据获取到的两个近处的光强分布数据计算所述光束的指向性偏差参数的初值，并根据获取到的远处的光强分布数据，采用预设的最优化方法优化所述初值。

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