CN116706676B - 一种光束线宽的控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种光束线宽的控制系统，包括：光源、第一至第三分光光学元件、第一和第二准直光学元件组件、电光相位调制器、吸收池和电磁线圈；光源的发射光束通过第一分光光学元件分成主光束和分光束；分光束通过第二分光光学元件分成第一和第二子光束，第一子光束依次通过第一和第二准直光学元件以及第三分光光学元件生成第一光路；第二子光束通过电光相位调制器生成第二光路，第一和第二光路分别通过吸收池的相对两端输入；电磁线圈围绕在吸收池的外围且通过控制电磁线圈的电流以控制光源的发射光束的线宽。本发明能够准确获取不同的光束线宽。

Description

一种光束线宽的控制系统
技术领域
本发明涉及光学器件领域，特别是涉及一种光束线宽的控制系统。
背景技术
在一些前沿科学研究领域，都要求半导体激光器窄线宽输出，一般会通过稳频装置进行调制以确保半导体激光器窄线输出。然而，在一些应用场景中例如实验研究中，并不是追求窄线宽输出，而是想知晓不同形式的线宽，以分析激光器的性能。
发明内容
针对上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
本发明实施例提供一种光束线宽的控制系统，所述控制系统包括：
光源、分光光学元件组件、准直光学元件组件、电光相位调制器、吸收池和电磁线圈；
所述分光光学元件组件包括：第一分光光学元件、第二分光光学元件和第三分光光学元件；
所述准直光学元件组件包括第一准直光学元件和第二准直光学元件；
其中，所述光源的发射光束通过所述第一分光光学元件分成主光束和分光束；
其中，所述分光束通过第二分光光学元件分成第一子光束和第二子光束，所述第一子光束依次通过所述第一准直光学元件、所述第二准直光学元件和所述第三分光光学元件生成第一光路；所述第二子光束通过所述电光相位调制器生成第二光路，第一光路和第二光路分别通过所述吸收池的相对两端输入所述吸收池中；
其中，所述吸收池中设置有吸光材料，所述电磁线圈围绕在所述吸收池的外围且通过控制所述电磁线圈中的电流进而控制所述光源的光束线宽。
可选地，所述系统还包括：处理器以及与所述处理器通信连接的拍摄装置和检测装置，其中，所述处理器用于执行计算机程序以实现如下步骤：
S100，设置i=1；
S110，如果i≤m，设置j=1，并执行S120，m为预设原子种类数量；否则，执行S160；
S120，如果j≤n，执行S130，否则，执行S150；n为预设的吸光材料体积占比的数量，吸光材料体积占比为所述吸收池内的原子的体积与所述吸收池的体积之间的比值；
S130，获取所述吸收池在设置有具有第j个吸光材料体积占比的第i类吸光材料时对应的记录表Rij，Rij的第s行包括（Is ij，Vs ij，LWs ij），Is ij为第s次施加到所述电磁线圈上的电流强度，第s个吸光材料面积占比Vs ij为在Is ij的电流强度下，所述拍摄装置拍摄的吸收池内的悬浮原子的面积与所述吸收池的面积之间的比值，LWs ij为在Is ij的电流强度下，所述检测装置检测到的光束线宽；s的取值为1到p，p为预设电流施加次数；
S140，设置j=j+1；执行S120；
S150，设置i=i+1；执行S110；
S160，得到m个文件，第i个文件包括n个记录表；
S170，基于m个文件中的数据，获取光束线宽和电流强度之间的关系；
所述处理器还用于执行计算机程序以实现如下步骤：
S200，响应于接收到用户发送的获取指定光束线宽LWa的指令，基于所述光束线宽和电流强度之间的关系获取对应的电流强度，并将获取的电流强度施加到吸收池的电磁线圈上。
可选地，S130具体包括：
S1301，设置s=1；
S1302，如果s≤p，执行S1303；否则，执行S140；
S1303，控制电流施加装置向所述电磁线圈施加对应的电流Is ij，其中，Is ij=I0+（s-1）*△I；I0为预设电流初始值，△I为设定电流步长；
S1304，获取当前检测装置检测到的光束线宽LWs ij，以及拍摄装置拍摄的图像Gs ij；
S1305，基于Gs ij，获取所述吸收池中的悬浮颗粒对应的像素点数量Ps ij，并获取Vs ij=Ps ij/Q，Q为所述吸收池在所述Gs ij中的像素大小；
S1306，将Is ij、LWs ij和Vs ij存入至当前的Rij的对应位置处，设置s=s+1；执行S1302。
可选地，S170还包括：基于m个文件，获取光束线宽和吸光材料面积占比之间的关系。
可选地，在S170中，基于经训练的第一AI模型获取光束线宽和电流强度之间的关系以及基于经训练的第二AI模型获取光束线宽和吸光材料面积占比之间的关系。
可选地，所述经训练的第一AI模型通过如下步骤获取得到：
S1701，基于m个文件，获取第一样本集，所述第一样本集包括m*n*p个第一样本数据，其中，每个第一样本数据包括光束线宽和对应的电流强度；
S1702，将当前批次的第一训练样本数据输入到第一AI模型中进行训练，得到对应的第一预测结果；
S1703，基于当前批次的第一预测结果和对应的真实结果获取第一AI模型的当前损失函数值，并判断所述当前损失函数值是否符合预设的模型训练结束条件，若符合，则执行步骤S1705，否则，执行步骤S1704；
S1704，基于当前损失函数值更新当前的第一AI模型的参数，并将下一批次的第一样本数据作为所述当前批次的第一训练样本数据，执行S1703；
S1705，将当前的第一AI模型作为所述经训练的第一AI模型；
所述经训练的第二AI模型通过如下步骤获取得到：
S1710，基于m个文件，获取第二样本集，所述第二样本集包括m*n*p个第二样本数据，其中，每个第二样本数据包括光束线宽和对应的吸光材料面积占比；
S1711，将当前批次的第二训练样本数据输入到第二AI模型中进行训练，得到对应的第二预测结果；
S1712，基于当前批次的第二预测结果和对应的真实结果获取第二AI模型的当前损失函数值，并判断所述当前损失函数值是否符合预设的模型训练结束条件，若符合，则执行步骤S1714，否则，执行步骤S1713；
S1713，基于当前损失函数值更新当前的第二AI模型的参数，并将下一批次的第二样本数据作为所述当前批次的第二训练样本数据，执行S1711；
S1714，将当前的第二AI模型作为所述经训练的第二AI模型。
可选地，S200具体包括：
将接收到的LWa输入到经训练的第一AI模型，得到对应的输出结果，作为对应的电流强度Ia。
可选地，所述处理器还用于执行计算机程序以实现如下步骤：
S210，将接收到的LWa输入到经训练的第二AI模型，得到对应的输出结果，作为对应的吸光材料面积占比Va。
可选地，还包括：与所述处理器通信连接的显示装置；
所述处理器还用于执行计算机程序以实现如下步骤：
S220，在将获取的Ia施加到吸收池的电磁线圈上之后，获取当前检测装置检测到的光束线宽LWt，以及拍摄装置拍摄的图像Gt；
S230，基于Gt，获取所述吸收池中的悬浮颗粒对应的像素点数量Pt，并获取Vt=Pt/Q，Q为所述吸收池在所述Gt中的像素大小；
S240，获取第一比较值d1=∣LWt-LWa∣，以及获取第二比较值d2=∣Vt-Va∣；
S250，将d1和d2在所述显示装置上进行显示。
可选地，所述分光束的功率为1~10mW。
本发明至少具有以下有益效果：
本发明实施例提供的光束线宽的控制系统，首先，获取不同种类的吸收池在不同体积占比下，在不同的电流强度下的吸光材料面积占比和光束线宽，形成电流强度、吸光材料面积占比和光束线宽的关系记录表，接着，基于获取的关系记录表对AI模型进行训练，得到获取光束线宽和电流强度以及光束线宽与吸光材料面积占比之间的关系的AI模型，然后，在接收到指定光束线宽时，通过将指定光束线宽输入到对应的AI模型中，得到对应的电流强度和吸光材料面积占比，最后基于获取的电流强度获取指定光束线宽。本发明能够准确获取不同的光束线宽。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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为本发明一实施例提供的光束线宽控制系统的结构框图；
图2为本发明另一实施例提供的光束线宽控制系统的结构框图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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。
本发明实施例提供一种光束线宽的控制系统，应用于半导体激光器实验研究场景下，以获取不同的指定光束线宽以及不同指定光束线宽下的吸收池中的悬浮颗粒的分布情况。
如图1所示，所述系统可包括：光源1、分光光学元件组件、准直光学元件组件、电光相位调制器2、吸收池3和电磁线圈4。
其中，所述分光光学元件组件可包括：第一分光光学元件5、第二分光光学元件6和第三分光光学元件7。
所述准直光学元件组件可包括第一准直光学元件8和第二准直光学元件9。
其中，所述光源1的发射光束通过所述第一分光光学元件5分成主光束和分光束。在本发明实施例中，光源1可为单频激光器。光源1的发射光束的线宽即光束线宽可为单频激光线宽。
其中，所述分光束通过第二分光光学元件6分成第一子光束和第二子光束，所述第一子光束依次通过所述第一准直光学元件8、所述第二准直光学元件9和所述第三分光光学元件7生成第一光路。具体地，第一准直光学元件8对接收到的分光束做准直处理以形成探测光信号；旨在将所述分光束准直地入射到吸收池3中。第二准直光学元件9根据所述探测光信号形成准直调制光信号。所述第三分光光学元件7用于接收所述准直调制光信号，用以根据所述准直调制光信号形成第一准直调制分光信号和第二准直调制分光信号；其中第二准直调制分光信号被反射后弃置不用，第一准直调制分光信号入射至吸收池中。第三分光光学元件7一方面对所述准直调制光信号做衰减处理以形成第一准直调制分光信号，另一方面用于对稳频激光基础信号做反射处理，以使得所述稳频激光基础信号被传输至吸收池3中。
所述第二子光束通过所述电光相位调制器2生成第二光路，第一光路和第二光路分别通过所述吸收池的相对两端输入所述吸收池3中。
具体地，电光相位调制器2可为铌酸锂波导型电光相位调制器，根据所述第二子光束形成调制光信号；所述调制光信号为近于纯净的相位调制光，铌酸锂波导型电光相位调制器的半波电压仅为不到5V，工作范围为0-300MHz，易于驱动且可调节范围大，器件整体体积小，而且采用光纤连接的形式，便于光路的集成化和小型化；其次采用了光纤连接的方式其入射光的角度得到了很好的控制，而器件本身也进行了偏振控制从而避免了激光偏振起伏带来的影响，因此经过调制后泵浦光中的剩余幅度调制成分可以控制得很好。
在本发明实施例中，吸收池3中设置有吸光材料，用以分别接收所述第一光路和所述第二光路，根据所述第一准直调制分光信号对所述探测光做调制转移以形成一稳频激光基础信号输出。在本发明实施例中，吸光材料可为现有的适用于稳频调节的吸光材料，在常温下，其形态为固态。吸光材料可为具有设定粒度和形状的颗粒，设定粒度和形状可基于实际需要进行设置。吸收池中的吸光材料在电磁线圈通电后，会在磁场作用下形成悬浮颗粒，磁场越大，形成的悬浮颗粒越多。
其中，所述电磁线圈4围绕在所述吸收池的外围且通过控制所述电磁线圈中的电流进而控制所述光源的光束线宽。
在本发明实施例中，所述分光束的功率为1~10mW，具体可根据吸收池中的吸光材料种类确定，优选为3mW。
本领域技术人员知晓的是，对于吸收池中的吸光材料，在磁场的作用下，会发生悬浮现象。悬浮颗粒的多少，跟磁场的强弱有关。而磁场的强弱跟施加的电流的强度大小有关。电流强度越大，相应的磁场就越大，相应的，悬浮颗粒的数量就越多。当一束光线通过悬浮颗粒时，悬浮颗粒越多，反射光线的颗粒越多，相应的荧光信号就越强。也就是说，在不同的电流强度下，会得到不同强度的荧光信号。
在稳频调制过程中，会基于吸收池的荧光信号进行调制，得到一个调制信号给光源，进而发送给光源，以得到对应的光束线宽。这样，对于不同强度的荧光信号会得到不同的调制信号，进而得到不同的光束线宽。由此可知，光束的线宽跟施加的电流强度有关，并且跟悬浮颗粒的多少也有关联。公知的是，悬浮颗粒越多，从图像上看，悬浮颗粒在吸收池中的面积占比就越大，即光束的线宽跟悬浮颗粒的面积占比也存在对应关系。
基于上述技术原理，本发明另一实施例提供的光束线宽的控制系统，还包括：处理器10以及与所述处理器通信连接的检测装置11和拍摄装置（未图示）。
在本发明实施例中，所述检测装置11用于检测所述光源的光束线宽。所述拍摄装置用于在所述电磁线圈通电时，对所述吸收池内的悬浮颗粒进行拍摄。在本发明实施例中，拍摄装置可为现有的适合拍摄悬浮颗粒的高清拍摄装置。
进一步地，在本发明实施例中，所述处理器用于执行计算机程序以实现如下步骤：
S100，设置i=1；
S110，如果i≤m，设置j=1，并执行S120，m为预设原子种类数量；否则，执行S160。在本发明实施例中，m可基于实际需要进行设置。
S120，如果j≤n，执行S130，否则，执行S150；n为预设的吸光材料体积占比的数量，吸光材料体积占比为所述吸收池内的吸光材料的体积与所述吸收池的体积之间的比值。在本发明实施例中，n可基于实际需要进行设置，例如，可设置一个吸光材料体积占比初始值，例如，1%，然后按照设定步长例如1%进行增加，依次增加到100%。
S130，获取所述吸收池在设置有具有第j个吸光材料体积占比的第i类吸光材料时对应的记录表Rij，Rij的第s行包括（Is ij，Vs ij，LWs ij），Is ij为第s次施加到所述电磁线圈上的电流强度，第s个吸光材料面积占比Vs ij为在Is ij的电流强度下，所述拍摄装置拍摄的吸收池内的悬浮颗粒的面积与所述吸收池的面积之间的比值，LWs ij为在Is ij的电流强度下，所述检测装置检测到的光束线宽；s的取值为1到p，p为预设电流施加次数。p可基于实际需要进行设置。
进一步地，S130可具体包括：
S1301，设置s=1；
S1302，如果s≤p，执行S1303；否则，执行S140。
S1303，控制电流施加装置向所述电磁线圈施加对应的电流Is ij，其中，Is ij=I0+（s-1）*△I；I0为预设电流初始值，可为自定义值，△I为设定电流步长，可为自定义值。
S1304，获取当前检测装置检测到的光束线宽LWs ij，以及拍摄装置拍摄的图像Gs ij。
S1305，基于Gs ij，获取所述吸收池中的悬浮颗粒对应的像素点数量Ps ij，并获取Vs ij=Ps ij/Q，Q为所述吸收池在所述Gs ij中的像素大小。
本领域技术人员知晓，吸光材料在线圈处于通电状态下，会在磁场作用下悬浮。通过拍摄装置能够拍摄到吸收池中的悬浮颗粒的图像。悬浮的颗粒从图像上看，每个悬浮的颗粒可视作一个像素点或者多个像素点。本领域技术人员知晓，获取Gs ij中的悬浮颗粒对应的像素点数量以及吸收池在所述Gs ij中的像素大小可为现有技术。本领域技术人员知晓，对于无颜色的吸光材料，可通过对吸光材料进行着色，以便能够拍摄到对应的悬浮颗粒。
S1306，将Is ij、LWs ij和Vs ij存入至当前的Rij的对应位置处，设置s=s+1；执行S1302。
S140，设置j=j+1；执行S120。
S150，设置i=i+1；执行S110。
S160，得到m个文件，第i个文件包括n个记录表。
S170，基于m个文件中的数据，获取光束线宽和电流强度之间的关系。
进一步地，S170还包括：基于m个文件，获取光束线宽和吸光材料面积占比之间的关系。
进一步地，在本发明实施例中，在S170中，基于经训练的第一AI模型获取光束线宽和电流强度之间的关系以及基于经训练的第二AI模型获取光束线宽和吸光材料面积占比之间的关系。
进一步地，所述经训练的第一AI模型通过如下步骤获取得到：
S1701，基于m个文件，获取第一样本集，所述第一样本集包括m*n*p个第一样本数据，其中，每个第一样本数据包括光束线宽和对应的电流强度；
S1702，将当前批次的第一训练样本数据输入到第一AI模型中进行训练，得到对应的第一预测结果即每个光束线宽对应的电流强度预测值；
S1703，基于当前批次的第一预测结果和对应的真实结果获取第一AI模型的当前损失函数值，并判断所述当前损失函数值是否符合预设的模型训练结束条件，若符合，则执行步骤S1705，否则，执行步骤S1704；
S1704，基于当前损失函数值更新当前的第一AI模型的参数，并将下一批次的第一样本数据作为所述当前批次的第一训练样本数据，执行S1703；
S1705，将当前的第一AI模型作为所述经训练的第一AI模型；
所述经训练的第二AI模型通过如下步骤获取得到：
S1710，基于m个文件，获取第二样本集，所述第二样本集包括m*n*p个第二样本数据，其中，每个第二样本数据包括光束线宽和对应的吸光材料面积占比；
S1711，将当前批次的第二训练样本数据输入到第二AI模型中进行训练，得到对应的第二预测结果即每个光束线宽对应的吸光材料面积占比预测值；
S1712，基于当前批次的第二预测结果和对应的真实结果获取第二AI模型的当前损失函数值，并判断所述当前损失函数值是否符合预设的模型训练结束条件，若符合，则执行步骤S1714，否则，执行步骤S1713；
S1713，基于当前损失函数值更新当前的第二AI模型的参数，并将下一批次的第二样本数据作为所述当前批次的第二训练样本数据，执行S1711；
S1714，将当前的第二AI模型作为所述经训练的第二AI模型。
在本发明实施例中，第一AI模型和第二AI模型可为现有的神经网络模型。损失函数值可基于现有的损失函数计算得到。预设的模型训练结束条件可基于实际需要进行设置。例如，损失小于或者小于等于设定损失阈值并在设定时间段内维持不变。
本发明实施例中，由于使用了不同种类的吸收池在不同体积占比下，在不同的电流强度下的吸光材料面积占比和光束线宽作为模型训练数据，能够提高模型的预测精度。
进一步地，所述处理器还用于执行计算机程序以实现如下步骤：
S200，响应于接收到用户发送的获取指定光束线宽LWa的指令，基于所述光束线宽和电流强度之间的关系获取对应的电流强度，并将获取的电流强度施加到吸收池的电磁线圈上。
进一步地，S200具体包括：
将接收到的LWa输入到经训练的第一AI模型，得到对应的输出结果，作为对应的电流强度Ia。
进一步地，所述处理器还用于执行计算机程序以实现如下步骤：
S210，将接收到的LWa输入到经训练的第二AI模型，得到对应的输出结果，作为对应的吸光材料面积占比Va。
进一步地，还包括：与所述处理器通信连接的显示装置；
所述处理器还用于执行计算机程序以实现如下步骤：
S220，在将获取的Ia施加到吸收池的电磁线圈上之后，获取当前检测装置检测到的光束线宽LWt，以及拍摄装置拍摄的图像Gt。
S230，基于Gt，获取所述吸收池中的悬浮颗粒对应的像素点数量Pt，并获取Vt=Pt/Q，Q为所述吸收池在所述Gt中的像素大小。S230的具体实施可参见前述的S1305的具体实施。
S240，获取第一比较值d1=∣LWt-LWa∣，以及获取第二比较值d2=∣Vt-Va∣；
S250，将d1和d2在所述显示装置上进行显示。
S220至S250的技术效果在于，能够便于用户基于d1和d2判断对应的AI模型是否准确，以执行相应的操作，例如，如果d1和/或d2大于设定误差值，则说明对应的AI模型的预测精度不够准确，需要重新训练，如此，通过不断优化模型，能够使得模型越来越准确。
虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员还应理解，可以对实施例进行多种修改而不脱离本发明的范围和精神。本发明公开的范围由所附权利要求来限定。

Claims (9)

1.一种光束线宽的控制系统，其特征在于，所述控制系统包括：
光源、分光光学元件组件、准直光学元件组件、电光相位调制器、吸收池和电磁线圈；
所述分光光学元件组件包括：第一分光光学元件、第二分光光学元件和第三分光光学元件；
所述准直光学元件组件包括第一准直光学元件和第二准直光学元件；
其中，所述光源的发射光束通过所述第一分光光学元件分成主光束和分光束；
其中，所述分光束通过第二分光光学元件分成第一子光束和第二子光束，所述第一子光束依次通过所述第一准直光学元件、所述第二准直光学元件和所述第三分光光学元件生成第一光路；所述第二子光束通过所述电光相位调制器生成第二光路，第一光路和第二光路分别通过所述吸收池的相对两端输入所述吸收池中；
其中，所述吸收池中设置有吸光材料；所述电磁线圈围绕在所述吸收池的外围且通过控制所述电磁线圈中的电流进而控制所述光源的光束线宽；
所述系统还包括：处理器以及与所述处理器通信连接的拍摄装置和检测装置，其中，所述处理器用于执行计算机程序以实现如下步骤：
S100，设置i=1；
S110，如果i≤m，设置j=1，并执行S120，m为预设吸光材料种类数量；否则，执行S160；
S120，如果j≤n，执行S130，否则，执行S150；n为预设的吸光材料体积占比的数量，吸光材料体积占比为所述吸收池内的吸光材料的体积与所述吸收池的体积之间的比值；
S130，获取所述吸收池在设置有具有第j个吸光材料体积占比的第i类吸光材料时对应的记录表Rij，Rij的第s行包括（Is ij，Vs ij，LWs ij），Is ij为第s次施加到所述电磁线圈上的电流强度，第s个吸光材料面积占比Vs ij为在Is ij的电流强度下，所述拍摄装置拍摄的吸收池内的悬浮颗粒的面积与所述吸收池的面积之间的比值，LWs ij为在Is ij的电流强度下，所述检测装置检测到的光束线宽；s的取值为1到p，p为预设电流施加次数；
S140，设置j=j+1；执行S120；
S150，设置i=i+1；执行S110；
S160，得到m个文件，第i个文件包括n个记录表；
S170，基于m个文件中的数据，获取光束线宽和电流强度之间的关系；
所述处理器还用于执行计算机程序以实现如下步骤：
S200，响应于接收到用户发送的获取指定光束线宽LWa的指令，基于所述光束线宽和电流强度之间的关系获取对应的电流强度，并将获取的电流强度施加到吸收池的电磁线圈上；
在S170中，基于经训练的第一AI模型获取光束线宽和电流强度之间的关系；
其中，所述经训练的第一AI模型通过如下步骤获取得到：
S1701，基于m个文件，获取第一样本集，所述第一样本集包括个第一样本数据，其中，每个第一样本数据包括光束线宽和对应的电流强度；
S1702，将当前批次的第一训练样本数据输入到第一AI模型中进行训练，得到对应的第一预测结果；
S1703，基于当前批次的第一预测结果和对应的真实结果获取第一AI模型的当前损失函数值，并判断所述当前损失函数值是否符合预设的模型训练结束条件，若符合，则执行步骤S1705，否则，执行步骤S1704；
S1704，基于当前损失函数值更新当前的第一AI模型的参数，并将下一批次的第一样本数据作为所述当前批次的第一训练样本数据，执行S1703；
S1705，将当前的第一AI模型作为所述经训练的第一AI模型。
2.根据权利要求1所述的光束线宽的控制系统，其特征在于，S130具体包括：
S1301，设置s=1；
S1302，如果s≤p，执行S1303；否则，执行S140；
S1303，控制电流施加装置向所述电磁线圈施加对应的电流Is ij，其中，；I0为预设电流初始值，△I为设定电流步长；
S1304，获取当前检测装置检测到的光束线宽LWs ij，以及拍摄装置拍摄的图像Gs ij；
S1305，基于Gs ij，获取所述吸收池中的悬浮颗粒对应的像素点数量Ps ij，并获取Vs ij=Ps ij/Q，Q为所述吸收池在所述Gs ij中的像素大小；
S1306，将Is ij、LWs ij和Vs ij存入至当前的Rij的对应位置处，设置s=s+1；执行S1302。
3.根据权利要求1所述的光束线宽的控制系统，其特征在于，S170还包括：基于m个文件，获取光束线宽和吸光材料面积占比之间的关系。
4.根据权利要求3所述的光束线宽的控制系统，其特征在于，在S170中，基于经训练的第二AI模型获取光束线宽和吸光材料面积占比之间的关系。
5.根据权利要求4所述的光束线宽的控制系统，其特征在于，
所述经训练的第二AI模型通过如下步骤获取得到：
S1710，基于m个文件，获取第二样本集，所述第二样本集包括个第二样本数据，其中，每个第二样本数据包括光束线宽和对应的吸光材料面积占比；
S1711，将当前批次的第二训练样本数据输入到第二AI模型中进行训练，得到对应的第二预测结果；
S1712，基于当前批次的第二预测结果和对应的真实结果获取第二AI模型的当前损失函数值，并判断所述当前损失函数值是否符合预设的模型训练结束条件，若符合，则执行步骤S1714，否则，执行步骤S1713；
S1713，基于当前损失函数值更新当前的第二AI模型的参数，并将下一批次的第二样本数据作为所述当前批次的第二训练样本数据，执行S1711；
S1714，将当前的第二AI模型作为所述经训练的第二AI模型。
6.根据权利要求5所述的光束线宽的控制系统，其特征在于，S200具体包括：
将接收到的LWa输入到经训练的第一AI模型，得到对应的输出结果，作为对应的电流强度Ia。
7.根据权利要求6所述的光束线宽的控制系统，其特征在于，所述处理器还用于执行计算机程序以实现如下步骤：
S210，将接收到的LWa输入到经训练的第二AI模型，得到对应的输出结果，作为对应的吸光材料面积占比Va。
8.根据权利要求6所述的光束线宽的控制系统，其特征在于，还包括：与所述处理器通信连接的显示装置；
所述处理器还用于执行计算机程序以实现如下步骤：
S220，在将获取的Ia施加到吸收池的电磁线圈上之后，获取当前检测装置检测到的光束线宽LWt，以及拍摄装置拍摄的图像Gt；
S230，基于Gt，获取所述吸收池中的悬浮颗粒对应的像素点数量Pt，并获取Vt=Pt/Q，Q为所述吸收池在所述Gt中的像素大小；
S240，获取第一比较值d1=∣LWt-LWa∣，以及获取第二比较值d2=∣Vt-Va∣；
S250，将d1和d2在所述显示装置上进行显示。
9.根据权利要求1所述的光束线宽的控制系统，其特征在于，所述分光束的功率为1~10mW。
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