基于深度学习的三维激光损伤定位技术

传统的在线损伤检测方法可以通过成像光学元件直接检测和表征损伤。然而，由于光学分辨率、噪声、阴影和反射等因素的影响，小尺寸损伤点无法被准确检测。

最近，中国科学院上海光学精密机械研究所的一个研究小组提出了一种对损伤类型不敏感的三维损伤定位方法。其相关研究已发表在《光学快报Optics Express》杂志上。

他们的研究是基于光学损伤的衍射环。通过将衍射环数值聚焦到共轭位置获得轴向损伤位置（见图1）。提出了一种神经网络衍射网络，用于区分不同表面和位置的衍射环，并获得横向位置。

研究发现，完全由模拟数据训练的衍射网能够区分重叠率大于61%的衍射环，这是报道的最佳结果。

实验中，该方法首次利用衍射环，实现了叶栅板各表面的损伤指向，最小损伤尺寸为8μm，横向定位误差小于38.5μm，轴向定位误差小于2.85mm。

值得强调的是，该方法解决了单强度记录的复杂光学环境下的实际检测问题，为高功率激光系统的在线损伤定位提供了新的途径。将其与激光循环策略相结合，将有利于激光损伤的控制。

相关链接：https://phys.org/news/2020-04-d-laser-positioned-deep-learning-method.html