深度神经网络的飞秒激光光束质量检测研究

为提升飞秒激光光束质量检测稳定性,研究深度神经网络的飞秒激光光束质量检测方法。以深度学习之Hopfield神经网络为基础,构建非线性网络;利用CCD采集光斑图像,通过混合滤波算法去除采集光斑图像的噪声;在非线性网络内输入去噪后的光斑图像,求解该网络的能量函数,展开调整训练,得到其动力学稳定状态,输出各阶横模分量的最终值;依据各阶横模分量的最终值求解质量因子,其值与1越接近,光束质量越高。实验证明:所研究方法可有效采集光斑图像,具备较优的图像去噪效果,获取清晰度极佳的光斑图像;该方法可有效检测光束质量,光束拟合曲线精度较高,即光束质量检测效果较优。