Fig. 1. Schema schematico del posizionamento del danno di messa a fuoco olografica. Attestazione:SIOM
I tradizionali schemi di rilevamento dei danni online possono rilevare e caratterizzare direttamente i danni mediante l'imaging di componenti ottici. Però, grazie alla risoluzione ottica, rumore, ombre e riflessi, i punti di danno di piccole dimensioni non possono essere ispezionati con precisione.
Recentemente, un gruppo di ricerca dell'Istituto di ottica e meccanica fine di Shanghai dell'Accademia cinese delle scienze (CAS) ha proposto un metodo di localizzazione del danno tridimensionale insensibile al tipo di danno. Questo lavoro è stato pubblicato in Ottica Express .
La loro ricerca si è basata sugli anelli di diffrazione da danni ottici. La posizione del danno assiale è stata ottenuta focalizzando numericamente l'anello di diffrazione nella posizione coniugata (vedi Fig. 1). È stata proposta una rete neurale Diffraction-Net (vedi Fig. 2) per distinguere l'anello di diffrazione da diverse superfici e posizioni e ottenere la posizione laterale.
Hanno scoperto che, completamente addestrato da dati simulativi, diffraction-Net potrebbe distinguere gli anelli di diffrazione con il tasso di sovrapposizione maggiore del 61%, che è stato il miglior risultato riportato.
Negli esperimenti, il metodo proposto, per la prima volta, ha raggiunto il punto di danno su ciascuna superficie delle lastre a cascata utilizzando anelli di diffrazione e la dimensione minima del danno di ispezione era di 8 μm. L'errore di posizionamento laterale era inferiore a 38,5 μm e l'errore di posizionamento assiale era inferiore a 2,85 mm (vedi Fig. 3).
Va sottolineato che il metodo proposto ha risolto i problemi pratici di ispezione nel complesso ambiente ottico con una registrazione di intensità e fornisce quindi un nuovo modo per la localizzazione dei danni in linea nel sistema laser ad alta potenza. In futuro andrà a vantaggio del controllo dei danni del laser se combinato con la strategia di riciclo del laser.
Fig. 2. Lo schema di Diffraction-Net. Attestazione:SIOM
Fig. 3. Risultato posizionamento medio in cascata. Attestazione:SIOM