【摘 要】
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以模式分解和光束质量测量为代表的光束特性表征是对光纤激光器进行深入研究的重要工具。近年来兴起的深度学习技术有望为光束特性表征提供一套简单有效、快速准确的全新技术方案。因此,论文对基于深度学习的少模光纤输出光束特性表征展开了研究。首先,论文首次实现了基于深度学习的少模光纤模式分解,通过大量样本数据对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行训练,使CNN习得
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以模式分解和光束质量测量为代表的光束特性表征是对光纤激光器进行深入研究的重要工具。近年来兴起的深度学习技术有望为光束特性表征提供一套简单有效、快速准确的全新技术方案。因此,论文对基于深度学习的少模光纤输出光束特性表征展开了研究。首先,论文首次实现了基于深度学习的少模光纤模式分解,通过大量样本数据对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行训练,使CNN习得光纤输出光斑与模式系数间的映射关系。利用训练后的网络,在实验上实现了高达30Hz的实时模式分解,并且能够高质量地处理饱和、含噪等不完美光斑,相比于传统方法鲁棒性大幅提高。其次,论文首次开展了基于深度学习的光束质量测量,经过大量样本训练的CNN仅根据单幅近场光斑图像即可准确预测光束质量。此外,论文通过仿真研究,表明CNN也能够准确预测串扰光斑的光束质量。相比于传统方案,基于深度学习的光束质量测量时间大幅缩短。在模式分解和光束质量测量基础上,论文进一步将深度学习应用于光纤激光相干合成的相位控制,通过向CNN输入合成光斑预测各路光束的相位分布,并依此进行相位补偿,即可实现接近锁相的状态,省去了传统方法的迭代过程,为相干合成提供了一种新颖的相位控制方案。
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