CN116810188A - 一种激光器控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种激光器控制方法及系统。其中，所述方法包括：利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法对皮秒激光进行分束；其中，鹰栖息优化算法结合与相机反馈的结果作为鹰栖息优化算法中个体的适应度函数；利用鹰栖息优化算法对输入到延迟接受算法的初始值群体进行多次选择、迭代与更新，获得光束均匀性大于预设值的图形化多光束与阵列多光束；利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法获得的阵列多光束进行激光精密打孔。本发明提供一种激光器控制方法及系统，解决了在实际的光路系统中，整形出的多光束均匀度会受到光学系统的限制，远低于理论值的计算问题。
Description
技术领域
本发明涉及激光加工技术领域，尤其涉及一种激光器控制方法及系统。
背景技术
超快激光直写三维微纳加工，是一种利用聚焦后的超短脉冲与物质发生非线性相互作用，可在亚波长的尺度上实现光物理和光化学反应的微纳制造技术。超快激光直写技术具有以下优点：加工精度高，可以达到纳米级别的加工精度，其中飞秒量级的激光脉冲配合显微物镜的紧聚焦，可获得极高的光子密度，实现多光子吸收微纳加工，并且热影响效应小，属于“冷加工”技术，从而可实现超分辨微纳加工；非接触、无掩膜，超快激光加工中不需要复杂的掩膜版，由三维精密压电平台或者振镜配合使激光焦点在样品上进行扫描便可得到任意图形的三维微纳结构；无损，可在室温、低温环境下加工，超快激光与物质相互作用的范围只集中在焦点附近，与样品接触面积很小，对样品产生的损伤较小，并且环境条件不需要像某些传统的微纳加工技术一样需要严格的真空环境。加工对象广泛，不仅可以微纳加工金属结构、光刻胶等材料，还可以应用于加工生物兼容材料或者如蛋白质等生物组织。超快激光直写技术由于其优异的性能使其在精密机械制造、微纳电子学、微纳光学、组织工程、生物医学工程等领域具有广泛的应用前景。
在实际的光路系统中，整形出的多光束均匀度会受到光学系统的限制，远低于理论值。
发明内容
为了解决上述提出的至少一个技术问题，本发明提供一种激光器控制方法及系统。
第一方面，提供一种激光器控制方法，包括：
利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法对皮秒激光进行分束；其中，鹰栖息优化算法结合与相机反馈的结果作为鹰栖息优化算法中个体的适应度函数；
利用鹰栖息优化算法对输入到延迟接受算法的初始值群体进行多次选择、迭代与更新，获得光束均匀性大于预设值的图形化多光束与阵列多光束；
利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法获得的阵列多光束进行激光精密打孔。
优选地，设置多光束的数量与排列方式后，随机生成多个不同的初始值；
在延迟接受算法中代入初始值得到对应的计算全息图，将 CGH 加载到的光路中，采用面阵相机对重建光场的每一束光强进行测量，并计算多光束的均匀度作为每一个体的适应度；
通过鹰栖息优化算法进行选择、迭代与更新，完成对群体的一次更新，最后选取适应度最高的个体生成的计算全息图作为所述鹰栖息优化算法的解。
优选地，所述初始值由光源的初始相位 φsource由目标光场 Φtarget 作傅里叶逆变换并取相位得到。
优选地，通过随机反向学习策略来提高初始种群位置质量，初始化种群的步骤为在鹰群一组初始解生成后，依据初始解产生反向解，然后分别计算反向解与初始值的适应度值，适应度值较优的反向解将对应的较劣初始解替换掉，以组成新的初始化种群。
优选地，根据多光束阵列中强度最大的光束的强度和是多光束阵列中强度最小的光束的强度获取所述鹰栖息优化算法的的适应度。
优选地，在鹰群位置迭代更新阶段，通过引入自适应t分布更新位置来防止所述鹰栖息优化算法后期陷入局部最优；自适应 t 分布更新位置的步骤为， 在鹰群位置每次迭代更新时会有一定概率 ε 进行一次基于 t 分布的更新，如果依据 t 分布更新后的位置适应度值优于之前一代，则将对应的位置替换。
第二方面，提供一种激光器控制系统，包括：
分束模块，用于利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法对皮秒激光进行分束；其中，鹰栖息优化算法结合与相机反馈的结果作为鹰栖息优化算法中个体的适应度函数；
光束生成模块，用于利用鹰栖息优化算法对输入到延迟接受算法的初始值群体进行多次选择、迭代与更新，获得光束均匀性大于预设值的图形化多光束与阵列多光束；
发射模块，用于利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法获得的阵列多光束进行激光精密打孔。
第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、发送装置、输入装置、输出装置和存储器，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，当所述处理器执行所述计算机指令时，所述电子设备执行如上述的光储充一体化系统的储能装置容量最优配置方法。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上述的光储充一体化系统的储能装置容量最优配置方法。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或背景技术中的技术方案，下面将对本申请实施例或背景技术中所需要使用的附图进行说明。
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。
图1为本申请实施例提供的一种激光器控制方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种激光器控制方法的基于反馈补偿的鹰栖息优化算法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种激光器控制系统的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的一种激光器控制系统的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
另外，为了更好地说明本发明，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样能够实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。
实施例1
本申请提供一种激光器控制方法，如图1-2所示，包括：步骤101，利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法对皮秒激光进行分束；其中，鹰栖息优化算法结合与相机反馈的结果作为鹰栖息优化算法中个体的适应度函数；
具体的，重建光场是由光路中的反馈相机拍摄得到的而不是通过算法重建得到的，初始值（个体）的选取也作了相应的简化，Φtarget为目标光场的复振幅，可以表示为式中：Atarget 和 φtarget 分别是目标光场的振幅与随机生成的相位。在反馈补偿的鹰栖息优化算法算法中光源的初始相位 φsource由目标光场 Φtarget 作傅里叶逆变换并取相位得到，作为初始值参与反馈补偿的鹰栖息优化算法的迭代运算：
φsource = arg [ F(-1 )( Φtarget )]， 式中：F(-1 )(·) 表示傅里叶逆变换；
arg (·) 表示取复数辅角。
具体地，通过随机反向学习策略来提高初始种群位置质量，初始化种群的步骤为在鹰群一组初始解生成后，依据初始解产生反向解，然后分别计算反向解与初始值的适应度值，适应度值较优的反向解将对应的较劣初始解替换掉，以组成新的初始化种群。具体地，反向解的计算公式如下所示：
其中 lb和 ub分别寻优域的下边界和上边界，r 为（0，1）之间的随机数；Xi为初始位置。
步骤201，利用鹰栖息优化算法对输入到延迟接受算法的初始值群体进行多次选择、迭代与更新，获得光束均匀性大于预设值的图形化多光束与阵列多光束；
步骤301，利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法获得的阵列多光束进行激光精密打孔。
本申请通过利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法对皮秒激光进行分束；其中，鹰栖息优化算法结合与相机反馈的结果作为鹰栖息优化算法中个体的适应度函数；利用鹰栖息优化算法对输入到延迟接受算法的初始值群体进行多次选择、迭代与更新，获得光束均匀性大于预设值的图形化多光束与阵列多光束；利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法获得的阵列多光束进行激光精密打孔。所提出的方法可以对任意形式排列的多光束进行高均匀性整形，对光路系统精度要求不高，并且通过动态变焦的方式获得了在一定焦深范围内的分束均匀度较高的阵列多光束分布。所提出的方法可获得任意排列方式的光束分布，显著提高了分束均匀性，可应用于高质量超快激光的并行加工。
优选地，鹰栖息优化算法具体为：步骤101a，设置多光束的数量与排列方式后，随机生成多个不同的初始值；
步骤101b，在延迟接受算法中代入初始值得到对应的计算全息图，将 CGH 加载到的光路中，采用面阵相机对重建光场的每一束光强进行测量，并计算多光束的均匀度作为每一个体的适应度；
具体地，光束的均匀度η定义为：
式中：Imax 是多光束阵列中强度最大的光束的强度；Imin是多光束阵列中强度最小的光束的强度。
步骤101c，通过鹰栖息优化算法进行选择、迭代与更新，完成对群体的一次更新，最后选取适应度最高的个体生成的计算全息图作为所述鹰栖息优化算法的解。
优选地，所述初始值由光源的初始相位 φsource由目标光场 Φtarget 作傅里叶逆变换并取相位得到。
具体的，重建光场是由光路中的反馈相机拍摄得到的而不是通过算法重建得到的，初始值（个体）的选取也作了相应的简化，Φtarget为目标光场的复振幅，可以表示为式中：Atarget 和 φtarget 分别是目标光场的振幅与随机生成的相位。在反馈补偿的鹰栖息优化算法算法中光源的初始相位 φsource由目标光场 Φtarget 作傅里叶逆变换并取相位得到，作为初始值参与反馈补偿的鹰栖息优化算法的迭代运算：
φsource = arg [ F(-1 )( Φtarget )]， 式中：F(-1 )(·) 表示傅里叶逆变换；
arg (·) 表示取复数辅角
优选地，根据多光束阵列中强度最大的光束的强度和是多光束阵列中强度最小的光束的强度获取所述鹰栖息优化算法的的适应度。
光束的均匀度η定义为：
式中：Imax 是多光束阵列中强度最大的光束的强度；Imin是多光束阵列中强度最小的光束的强度。
优选地，在鹰群位置迭代更新阶段，通过引入自适应t分布更新位置来防止所述鹰栖息优化算法后期陷入局部最优；自适应 t 分布更新位置的步骤为， 在鹰群位置每次迭代更新时会有一定概率 ε 进行一次基于 t 分布的更新，如果依据 t 分布更新后的位置适应度值优于之前一代，则将对应的位置替换。
含有自由度为 n 的 t 分布概率密度函数如下所示：
；
自适应 t 分布更新位置的步骤为， 在鹰群位置每次迭代更新时会有一定概率 ε进行一次基于 t 分布的更新，如果依据 t 分布更新后的位置适应度值优于之前一代，则将对应的位置替换。 t 分布的位置更新公式如下所示，式中，t（n）为自由度为 n 的t 分布，n 为当前迭代的次数；
其中，为 n+1 代第 i 个老鹰的位置和/>为 n代第 i 个老鹰的位置。
本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
上述详细阐述了本申请实施例的方法，下面提供了本申请实施例的提供一种激光器控制系统，如图3所示，包括：
分束模块100，用于利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法对皮秒激光进行分束；其中，鹰栖息优化算法结合与相机反馈的结果作为鹰栖息优化算法中个体的适应度函数；
光束生成模块200，用于利用鹰栖息优化算法对输入到延迟接受算法的初始值群体进行多次选择、迭代与更新，获得光束均匀性大于预设值的图形化多光束与阵列多光束；
发射模块300，用于利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法获得的阵列多光束进行激光精密打孔。
本申请通过利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法对皮秒激光进行分束；其中，鹰栖息优化算法结合与相机反馈的结果作为鹰栖息优化算法中个体的适应度函数；利用鹰栖息优化算法对输入到延迟接受算法的初始值群体进行多次选择、迭代与更新，获得光束均匀性大于预设值的图形化多光束与阵列多光束；利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法获得的阵列多光束进行激光精密打孔。所提出的方法可以对任意形式排列的多光束进行高均匀性整形，对光路系统精度要求不高，并且通过动态变焦的方式获得了在一定焦深范围内的分束均匀度较高的阵列多光束分布。所提出的方法可获得任意排列方式的光束分布，显著提高了分束均匀性，可应用于高质量超快激光的并行加工。
在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
本申请还提供了一种电子设备，包括：处理器、发送装置、输入装置、输出装置和存储器，存储器用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令，当处理器执行计算机指令时，电子设备执行如上述任意一种可能实现的方式的方法。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，程序指令当被电子设备的处理器执行时，使处理器执行如上述任意一种可能实现的方式的方法。
请参阅图4，图4为本申请实施例提供的一种消息推送装置的硬件结构示意图。
该自动化测试装置2包括处理器21，存储器22，输入装置23，输出装置24。该处理器21、存储器22、输入装置23和输出装置24通过连接器相耦合，该连接器包括各类接口、传输线或总线等等，本申请实施例对此不作限定。应当理解，本申请的各个实施例中，耦合是指通过特定方式的相互联系，包括直接相连或者通过其他设备间接相连，例如可以通过各类接口、传输线、总线等相连。
处理器21可以是一个或多个图形处理器（graphicsprocessingunit，GPU），在处理器21是一个GPU的情况下，该GPU可以是单核GPU，也可以是多核GPU。可选的，处理器21可以是多个GPU构成的处理器组，多个处理器之间通过一个或多个总线彼此耦合。可选的，该处理器还可以为其他类型的处理器等等，本申请实施例不作限定。
存储器22可用于存储计算机程序指令，以及用于执行本申请方案的程序代码在内的各类计算机程序代码。可选地，存储器包括但不限于是随机存储记忆体（randomaccessmemory，RAM）、只读存储器（read-onlymemory，ROM）、可擦除可编程只读存储器（erasableprogrammablereadonlymemory，EPROM）、或便携式只读存储器（compactdiscread-onlymemory，CD-ROM），该存储器用于相关指令及数据。
输入装置23用于输入数据和/或信号，以及输出装置24用于输出数据和/或信号。输出装置23和输入装置24可以是独立的器件，也可以是一个整体的器件。
可理解，本申请实施例中，存储器22不仅可用于存储相关指令，本申请实施例对于该存储器中具体所存储的数据不作限定。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。所属领域的技术人员还可以清楚地了解到，本申请各个实施例描述各有侧重，为描述的方便和简洁，相同或类似的部分在不同实施例中可能没有赘述，因此，在某一实施例未描述或未详细描述的部分可以参见其他实施例的记载。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过计算机可读存储介质进行传输。计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如同轴电缆、光纤、数字用户线（digitalsubscriberline，DSL））或无线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，数字通用光盘（digitalversatiledisc，DVD）)、或者半导体介质（例如固态硬盘（solidstatedisk，SSD））等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，该流程可以由计算机程序来指令相关的硬件完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。而前述的存储介质包括：只读存储器（read-onlymemory，ROM）或随机存储存储器（randomaccessmemory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。
Claims (9)
1.一种激光器控制方法，其特征在于，包括：
利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法对皮秒激光进行分束；其中，鹰栖息优化算法结合与相机反馈的结果作为鹰栖息优化算法中个体的适应度函数；
利用鹰栖息优化算法对输入到延迟接受算法的初始值群体进行多次选择、迭代与更新，获得光束均匀性大于预设值的图形化多光束与阵列多光束；
利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法获得的阵列多光束进行激光精密打孔。
2.根据权利要求1所述的一种激光器控制方法，其特征在于，
设置多光束的数量与排列方式后，随机生成多个不同的初始值；
在延迟接受算法中代入初始值得到对应的计算全息图，将 CGH 加载到的光路中，采用面阵相机对重建光场的每一束光强进行测量，并计算多光束的均匀度作为每一个体的适应度；
通过鹰栖息优化算法进行选择、迭代与更新，完成对群体的一次更新，最后选取适应度最高的个体生成的计算全息图作为所述鹰栖息优化算法的解。
3.根据权利要求1所述的一种激光器控制方法，其特征在于，所述初始值由光源的初始相位 φsource由目标光场 Φtarget 作傅里叶逆变换并取相位得到。
4.根据权利要求3所述的一种激光器控制方法，其特征在于，通过随机反向学习策略来提高初始种群位置质量，初始化种群的步骤为在鹰群一组初始解生成后，依据初始解产生反向解，然后分别计算反向解与初始值的适应度值，适应度值较优的反向解将对应的较劣初始解替换掉，以组成新的初始化种群。
5.根据权利要求1所述的一种激光器控制方法，其特征在于，根据多光束阵列中强度最大的光束的强度和是多光束阵列中强度最小的光束的强度获取所述鹰栖息优化算法的适应度。
6.根据权利要求1所述的一种激光器控制方法，其特征在于，在鹰群位置迭代更新阶段，通过引入自适应t分布更新位置来防止所述鹰栖息优化算法后期陷入局部最优；自适应t 分布更新位置的步骤为， 在鹰群位置每次迭代更新时会有一定概率 ε 进行一次基于 t分布的更新，如果依据 t 分布更新后的位置适应度值优于之前一代，则将对应的位置替换。
7.一种激光器控制系统，其特征在于，包括：
分束模块，用于利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法对皮秒激光进行分束；其中，鹰栖息优化算法结合与相机反馈的结果作为鹰栖息优化算法中个体的适应度函数；
光束生成模块，用于利用鹰栖息优化算法对输入到延迟接受算法的初始值群体进行多次选择、迭代与更新，获得光束均匀性大于预设值的图形化多光束与阵列多光束；
发射模块，用于利用基于反馈补偿的鹰栖息优化算法获得的阵列多光束进行激光精密打孔。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、发送装置、输入装置、输出装置和存储器，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，当所述处理器执行所述计算机指令时，所述电子设备执行如权利要求1至6中任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行权利要求1至6中任意一项所述的方法。
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2023
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