CN102707434B - 一种腔内自适应光学光束净化***及方法 - Google Patents

Abstract

一种腔内自适应光学光束净化***及方法，由平行光源、变形镜、哈特曼传感器、数据采集与控制计算机、高压放大器、分光镜、聚焦透镜、光束质量诊断相机和激光器组成。进行光束净化时，首先利用哈特曼传感器预置变形镜的先验面形，然后采用随机寻优控制方法进行光束净化，该方法能够有效利用先验数据，使腔内光束净化耗时大大缩短，提高腔内光束净化***的控制稳定度。

Description

一种腔内自适应光学光束净化***及方法

技术领域

本发明涉及一种腔内自适应光学光束净化***及方法，适用于对腔内畸变以重复性静态畸变为主，动态扰动畸变绝对值小的谐振腔进行腔内光束净化，属于自适应光学领域和激光器领域。

背景技术

腔内自适应光学光束净化***是一种实时跟踪补偿激光谐振腔腔内畸变，提高激光器工作性能，使激光器输出光束能量或光束质量最优的一种自适应光学***。自从自适应光学***首次成功的应用于CO₂激光器腔内畸变的补偿（参见R.H.Freeman等Adaptive laser resonator,1978，Optics Letters），从激光产生的源头——激光谐振腔，改善了光束近场和远场分布形态，便在气体、固体等激光器方面得到广泛研究和应用。

腔内自适应光学光束净化***中，能够能动改变面形起到补偿畸变作用的变形镜，用作激光谐振腔的一个高反射腔镜。与传统自适应光学基于相位共轭原理的控制手段不同，由于谐振腔内的波前畸变与变形镜上的畸变校正量没有一一对应的关系，腔内畸变和变形镜面形的扰动影响着激光器输出光束的质量与输出能量。因此腔内自适应光学光束净化***的控制方法和控制理论一直是研究热点。

目前，腔内自适应光束净化***的控制方法主要有两种，一种以远场光束质量为优化目标、无需波前传感器的优化式自适应光学控制方法，另外一种是以腔内畸变为校正目标的相位共轭控制方法。

优化式自适应光学控制方法用一个光电探测器件（如CCD、CMOS和光电二极管等器件）探测激光器输出光强分布，并以从光强分布计算的光束质量作为优化目标，根据随机优化控制算法优化变形镜驱动器的控制信号。以其控制***简单、易于调整等原因，这种方法应用比较广泛，如2004年W.Lubeigt采用的遗传算法优化变形镜驱动器电压（参见W.Lubeigt等Intracavity adaptiveoptics optimisation of a grazing-incidence Nd:GdVO4 laser，2004OSA/CLE0），2007年Ping Yang等人采用遗传算法优化变形镜的模式系数，（参见Ping Yang等人Intracavity transverse modes controlled by agenetic algorithm based on Zernike mode coefficients,2007,OpticsExpress）等优化式自适应光学控制算法。除了以上介绍的控制算法，在腔内自适应光学光束净化***中还可见到随机并行梯度下降算法、模拟退火算法等随机优化控制算法的报道。

基于相位共轭控制技术的腔内自适应光学控制方法，是通过测量腔内畸变或与腔内畸变相关联的光波前信息，然后根据相位共轭原理补偿腔内波前畸变，实现改善激光器工作状态的目的。专利“利用腔内自适应光学技术改善固体激光器光束质量的装置”（中国专利申请号：200610011199.3）介绍了一种用He-Ne光作为信标光，用哈特曼传感器探测增益介质畸变，利用变形镜补偿腔内畸变的自适应光学装置。

优化式自适应光学控制***采用优化控制算法，以所关心的激光器性能指标作为优化算法的目标函数，以变形镜所需控制信号作为优化参数，从一个初始值开始以迭代方式在参数空间中搜索优化解。在腔内自适应光学光束净化***当中，算法搜索的初始值对算法的收敛性、收敛速度和收敛的稳定性有很大影响。

对于腔内畸变以静态畸变为主，并且畸变时间稳定性高，动态扰动畸变幅值小的情形下，腔内光束净化***收敛后变形镜面形可以认为是在一个静态面形附近叠加有较小幅值的扰动，由于腔内的静态畸变具有较好的重复性，所以，每次做腔内光束净化闭环控制时，变形镜的静态面形基本一致，因此无需像传统搜索方法一样从变形镜驱动器零电压开始搜索，而是可以从上一次闭环结束时电压值开始。这种方法在变形镜驱动器行程量与驱动信号有非常好的线性相关性，并且镜面不随环境温度发生较大变化的前提下是成立的。但是，对于有些变形镜如双压电片变形镜，由于驱动器的蠕爬效应和面形热稳定性较差的原因，预置电压不能获得所需变形镜面形，算法搜索的初始值不再是从最优面形处开始，因此预置上一次闭环结束时电压值，激光***工作状态存在较大的不确定度。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有随机优化控制方法从零初值搜索与预置电压方法的不足之处，提供一种快速准确地预置变形镜先验面形，为随机优化控制算法提供一个最优初始值的腔内光束净化控制方法，该方法能够有效利用先验数据，使腔内光束净化耗时大大缩短，提高腔内光束净化***的控制稳定度。

本发明的技术解决方案是：一种腔内自适应光学光束净化***,如图1所示，包括：平行光源1、变形镜2、哈特曼传感器3、数据采集与控制计算机4、高压放大器5、分光镜6、聚焦透镜7、光束质量诊断相机8和激光器（9），所述变形镜2作为激光器9谐振腔的后镜；平行光源1发出的准直平行光束，以一定角度入射变形镜2，且平行光源1发出的平行光束覆盖激光器9受激辐射光在变形镜2镜面上的光斑；经变形镜2反射后的平行光束被哈特曼传感器3接收；激光器9发出的光束经分光镜6分束，一束为作为激光输出；另一束经过聚焦透镜7聚焦进入光束质量诊断相机8，数据采集与控制计算机4接收哈特曼传感器3和光束质量诊断相机8的信号并与高压放大器5相连；进行光束净化时，数据采集与控制计算机4利用哈特曼传感器3在变形镜2上预置先验面形，然后根据光束质量诊断相机8测量的光束质量，利用随机优化控制方法得到控制输出电压，从而起到优化激光器9输出光束质量的目的。

所述随机优化控制算法采用随机并行梯度下降算法、遗传算法、爬山法、蚁群算法或模拟退火算法。

一种腔内自适应光学光束净化方法，实现步骤如下：

第一步，标定哈特曼传感器3，激光器9开机前，数据采集与控制计算机4采集多帧哈特曼传感器3输出的光斑图像数据，对光斑数据求平均后作为初始定标数据，根据公式

计算子孔径的光斑初始质心位置坐标[X_c0，Y_c0]，并构造各个子孔径对应的光斑偏移量组成的光斑初始斜率矩阵G₀；其中I_i是哈特曼传感器3中某个子孔径内第i个像素接收到的信号强度，X_i和Y_i分别是第i个像素的坐标；

第二步，实验测量变形镜2电压-斜率响应矩阵R_xy，依次对变形镜2的J个驱动器施加单位电压和同时利用哈特曼传感器3记录光斑偏移量矩阵，构造变形镜2的电压-斜率响应矩阵R_xy，并求解R_xy的广义逆矩阵

第三步，预置变形镜先验面形，变形镜2先验面形对应的光斑偏移量矩阵为G，首次进行光束净化时，G＝G₀，对变形镜2施加的电压向量为 $V=R_{\mathrm{xy}}^{+}(G-G_0);$

第四步，采用随机优化控制方法优化远场光束质量，数据采集与控制计算机4接收光束质量诊断相机8采集到的光强分布数据，计算光束质量，根据随机优化控制方法实时更新变形镜2各个驱动器的控制电压，跟踪补偿变形镜2腔内动态畸变，使激光器9获得衍射极限光束输出；

第五步，更新光斑偏移量矩阵G，在第四步对激光器9远场光束质量进行优化的同时，数据采集与控制计算机4实时记录哈特曼传感器3测量的光束波前斜率，记录远场光束质量最优时光斑偏移量矩阵G′，本次腔内光束净化结束前，令G＝G′完成光斑偏移量矩阵的更新，再次腔内光束净化时从“第三步”开始执行。

本发明与现有技术相比的优点在于：

（1）本发明采用哈特曼传感器输出的光斑质心偏差数据衡量变形镜面形的相对变化，而无需精确求得变形镜镜面的面形，这种装置结构简单，抗环境干扰能力强，对控制***计算速度要求不高。

（2）本发明通过哈特曼传感器进行预置变形镜最优的先验面形，克服现有随机优化控制方法从零初值搜索与预置电压方法的不足之处，提供一种快速准确地预置变形镜最优先验面形，为随机优化控制算法提供一个最优初始值的腔内光束净化控制方法，该方法能够有效利用先验数据，使腔内光束净化耗时大大缩短，提高腔内光束净化的稳定度。

附图说明

图1本发明光路示意图；

图2本发明实施例光路示意图；

图3本发明实施例中待净化谐振腔腔内元件位置示意图；

图4本发明中变形镜驱动器分布图及镜面上基模光斑和探测光斑位置图。

具体实施方式

如图2所示，腔内自适应光学光束净化***一种实施实例的光路示意图，由650nm半导体激光器1.1、显微物镜1.2、针孔1.3、准直透镜1.4组成的平行光源1，变形镜2，缩束装置3.1、微透镜阵列3.2、相机3.3组成的哈特曼传感器3，数据采集与控制计算机4、高压放大器5、分光镜6、聚焦透镜7、光束质量诊断相机8、激光器9组成。

650nm半导体激光器1.1、显微物镜1.2、针孔1.3和准直透镜1.4组成的平行光源，发出光强均匀的平行光束以22°入射变形镜2。缩束装置3.1位于变形镜之后约300毫米处，口径为50毫米，与经过变形镜反射后的650nm平行光束共轴，起到将30毫米探测光束缩束到与微透镜阵列3.2相匹配的口径，使缩束后的光束能够完全进入微透镜阵列3.2而不超出微透镜阵列3.2和相机3.3的靶面。相机3.3通过采集卡与数据采集与控制计算机4相连。

激光器9的组成如图3所示，从左至右依次为37单元双压电片变形镜2两个透镜、小孔、Nd:YAG增益介质、耦合输出镜。变形镜2采用中国科学院光电技术研究所研制的37单元双压电片变形镜，变形镜2的驱动电极分布如图4所示，激光器9和平行光的状态调整完成后，在变形镜2镜面上的光斑分布如图4所示，650nm的平行光由于一定角度入射变形镜2，在镜面上呈椭圆形（黑色实线椭圆），并且完全覆盖激光器9基模光束在变形镜上的光斑（黑色虚线椭圆）。

激光器9发出的光束经过分光镜6被分为两部分，一束为透过的高功率部分作为激光器的输出，进入功率计，进行功率的测量；一束为反射的低功率部分与高功率的光束具有相同的光强分布和相位分布，因此可以用低功率光束衡量高功率光束的光束质量。为了有效利用实验光学平台的空间，用一个高反镜11将低功率部分的光束折转入射到焦距为300毫米的聚焦透镜7中，光束质量诊断相机8位于聚焦透镜7的焦平面上，光束质量诊断相机8是photon focus公司生产的MV-D1024E CMOS相机。

数据采集与控制计算机4的主板上有分别与相机3.3和光束质量诊断相机8相连的数据采集卡，接收相机3.3和光束质量诊断相机8的数据；数据采集与控制计算机4用3张16路的D/A卡进行控制电压的数模转，与高压放大器5相连。高压放大器5将接收到的模拟电压信号放大后，通过变形镜数据线与变形镜2相连。

变形镜2的面形与经过变形镜2反射后入射到微透镜阵列3.2前的650nm平行光波前畸变一一对应，也与经过微透镜阵列3.2分光和聚焦到相机3.3靶面上的光斑偏移相对应，因此可以用相机3.3上光斑阵列的偏移量代表变形镜2镜面面形的相对变化。光斑偏移量的相对变化需要一个对照基准，实验中选用变形镜的初始面形作为参考基准，对微透镜阵列3.2和相机3.3组成的哈特曼传感器3进行标定，以确定变形镜的初始光斑偏移量矩阵（也称为初始定标数据）。进行初始标定时变形镜2的驱动器不加电压，相机靶面上是分布均匀的光斑点阵，水平和数值的直线将相机3.3靶面分成多个小方形区域，每一方形区域与微透镜阵列3.2的一个子透镜相对应；然后，采集多帧光斑图像数据，

求平均作为初始定标数据，再根据公式

计算每个子孔径内的光斑质心位置[X_c0,Y_c0]和各个子孔径对应的光斑质心偏移量组成的光斑初始偏移量矩阵G₀＝[X₀,Y₀]，以上关系式中I_i是某个子区域内第i个像素接收到的信号强度，X_i和Y_i分别是该子区域内第i个像素的坐标。

在自适应光学***中，对于分立驱动连续表面变形镜，直接斜率法是最简单有效的控制方法。本实施实例中采用直接斜率法对变形镜2镜面进行预置。直接斜率法的基本理论描述如下，设变形镜有n个驱动器，第j个驱动器对哈特曼传感器3检测仪第l个子孔径对应的光斑偏移量响应为R_xj(l)和R_yj(l)；预置变形镜的目标面形所对应的光斑偏移量矩阵为G＝[G_x,G_y ]，第j驱动器要加载的控制电压为V_j；设哈哈特曼传感器3有m个子孔径，第l个子孔径的区域为S_l。每个驱动器对哈特曼传感器3子孔径上光斑偏移量的影响是线性叠加的，所以有哈特曼传感器3第l个子孔径内的平均斜率为：

$\left\{\begin{array}{c}{G}_x\left(l\right)={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^n{R}_{\mathrm{xj}}\left(l\right)V_j\\ G_y\left(l\right)={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^n{R}_{\mathrm{yj}}\left(l\right)V_j\end{array}\right.$ l＝1,2,3...m

上式可表示为矩阵形式：

$\left[\begin{array}{c}{G}_x\left(1\right)\\ G_y\left(1\right)\\ G_x\left(2\right)\\ G_y\left(2\right)\\ ...\\ G_x\left(m\right)\\ G_y\left(m\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{R}_{x1}\left(1\right)& R_{x2}\left(1\right)& ...& R_{\mathrm{xn}}\left(1\right)\\ R_{y1}\left(1\right)& R_{y2}\left(1\right)& ...& R_{\mathrm{yn}}\left(1\right)\\ R_{x1}\left(2\right)& R_{x2}\left(2\right)& ...& R_{\mathrm{xn}}\left(2\right)\\ R_{y1}\left(2\right)& R_{y2}\left(2\right)& ...& R_{\mathrm{yn}}\left(2\right)\\ ...& ...& ...& ...\\ R_{x1}\left(m\right)& R_{x2}\left(m\right)& ...& R_{\mathrm{xn}}\left(m\right)\\ R_{y1}\left(m\right)& R_{y2}\left(m\right)& ...& R_{\mathrm{yn}}\left(m\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{V}_1\\ V_2\\ ...\\ V_n\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ϵ}}_1\\ {\mathrm{\ϵ}}_2\\ {\mathrm{\ϵ}}_3\\ {\mathrm{\ϵ}}_4\\ ...\\ {\mathrm{\ϵ}}_{2m-1}\\ {\mathrm{\ϵ}}_{2m}\end{array}\right]$

ε为无穷小量，R_xy为电压-光斑偏移量响应矩阵。这样得到最小加载电压为

为矩阵R的伪逆矩阵。在进行闭环控制前依次对变形镜2每个驱动器施加单位电压，记录哈特曼传感器3上每个微透镜对应的区域内光斑偏移量减去初始光斑偏移量矩阵G₀，构造出电压-光斑偏移量响应矩阵R，并计算R的伪逆矩阵并存储于数据采集与控制计算机4的内存中，为实时闭环控制节省计算时间。

进行腔内光束净化时，数据采集与控制计算机4需要利用哈特曼传感器3预置变形镜的先验面形。假设变形镜的先验面形所对应的光斑偏移量矩阵G＝[G_x,G_y]（光束净化***搭建完毕后首次闭环时G＝G₀），对变形镜施加的电压向量为

由于变形镜2驱动器的蠕爬效应和镜面面形热稳定性较差等原因，第一次用直接斜率法对变形镜驱动器施加电压控制信号，变形镜2面形距离目标面形偏差较大，本发明实施实例中，利用直接斜率法进行3次迭代控制变形镜镜面。

本发明实施实例中，利用哈特曼传感器对3变形镜驱动电压进行了三次迭代，变形镜面形几乎接近于先验面形，此时，数据采集与控制计算机4不再以光斑偏移量作为反馈控制指标，开始对光束质量诊断相机8采集到的数据进行处理，计算光束远场光束质量，本发明实施例中以光束的桶中功率（PIB）作为远场光束质量。光束远场光强与相机测量的灰度值I（x,y）相对应。强度峰的坐标（x_max,y_max）是I（x,y）灰度值最大点的坐标，桶的半径为r=15个像素，光束总能量：

E＝∑∑I(x,y)

桶内的能量：

E_PIB＝∑∑I(x,y)    (x-x_max)²+(y-y_max)²＜r²；

桶中功率PIB＝E_PIB，然后以PIB作为随机并行梯度下降算法的控制目标，利用随机并行梯度下降算法实时更新变形镜各个驱动器控制电压，跟踪补偿腔内动态畸变，使激光器保持最优工作状态。随机并行下降算法的实现过程是假设控制***经过第k-1迭代次后变形镜驱动电压为在第k次迭代时，生成电压随机扰动向量

对变形镜驱动器施加正扰动后***性能评价指标改变量为 ${\mathrm{\δJ}}_{+}^k=J^k(u_1^{k-1}+{\mathrm{\δu}}_1^k,u_2^{k-1}+{\mathrm{\δu}}_2^k,...,u_{37}^{k-1}+{\mathrm{\δu}}_{37}^k)-J^k(u_1^{k-1},u_2^{k-1},...,u_{37}^{k-1});$ 对变形镜驱动器施加负扰动后 ${\mathrm{\δJ}}_{-}^k=J^k(u_1^{k-1}-{\mathrm{\δu}}_1^k,u_2^{k-1}-{\mathrm{\δu}}_2^k,...,u_{37}^{k-1}-{\mathrm{\δu}}_{37}^k)-J^k(u_1^{k-1},u_2^{k-1},...,u_{37}^{k-1}),$ ***性能评价指标改变量为

所以第k次迭代时，施加在变形镜2驱动器上的电压为u^k＝u^k-1+γδu^kδJ^k。***第一次闭环时，对变形镜2施加的电压向量为

因为首次闭环时G＝G₀实际上对变形镜2施加零电压，然后采用随机优化控制算法对激光器远场光束质量进行控制的，控制过程相当于传统的随机优化控制方法，光束***耗费长达12秒，才收敛到基模模式。

在对激光器9远场光束质量进行优化的同时，数据采集与控制计算机4实时测量变形镜面形所对应的光斑偏移量矩阵，记录远场光束质量最优时的光斑偏移量矩阵G′，控制***退出之前，令G＝G′，完成光斑偏移量矩阵的更新。

本发明的方法能够有效利用先验数据进行腔内光束净化，但是在首次闭环时***没有先验数据，仍从变形镜的初始面形开始进行搜索，因此显示不出应有的优势，在有了第一次先验数据后，控制***会充分利用上一次闭环的先验数据，使***闭环速度大大加快。

有了第一次闭环控制的先验数据后，下面进行第二次腔内光束净化实验，以验证本发明利用先验数据的有效性和本发明的提高收敛速度实际效果。归零变形镜驱动器上的电压，对变形镜施加的电压向量为

利用哈特曼传感器对变形镜驱动电压进行了三次迭代，变形镜面形几乎接近于目标最优面形，然后根据随机并行梯度下降算法实时更新变形镜各个驱动器控制电压，控制***耗费仅0.7s便收敛到基模模式，比用普通的随机寻优控制方法耗时12s减少了11.3s。

Claims (3)

1.一种腔内自适应光学光束净化***，其特征在于包括：平行光源（1）、变形镜（2）、哈特曼传感器（3）、数据采集与控制计算机（4）、高压放大器（5）、分光镜（6）、聚焦透镜（7）、光束质量诊断相机（8）和激光器（9），所述变形镜（2）作为激光器（9）谐振腔的后镜；平行光源（1）发出的准直平行光束，以一定角度入射变形镜（2），且平行光源（1）发出的平行光束覆盖激光器(9)受激辐射光在变形镜（2）镜面上的光斑；经变形镜（2）反射后的平行光束被哈特曼传感器（3）接收；激光器（9）发出的光束经分光镜（6）分束，一束为作为激光输出；另一束经过聚焦透镜（7）聚焦进入光束质量诊断相机（8），数据采集与控制计算机（4）接收哈特曼传感器（3）和光束质量诊断相机（8）的信号并与高压放大器（5）相连；进行光束净化时，数据采集与控制计算机（4）利用哈特曼传感器（3）在变形镜（2）上预置先验面形，然后根据光束质量诊断相机（8）测量的光束质量，利用随机优化控制方法得到控制输出电压，从而起到优化激光器（9）输出光束质量的目的。

2.根据权利要求1所述的一种腔内自适应光学光束净化***，其特征在于：所述随机优化控制算法采用随机并行梯度下降算法、遗传算法、爬山法、蚁群算法或模拟退火算法。

3.一种腔内自适应光学光束净化方法，其特征在于采用如权利要求1或2所述的腔内自适应光学光束净化***，实现步骤如下：

第一步，标定哈特曼传感器（3），激光器（9）开机前，数据采集与控制计算机（4）采集多帧哈特曼传感器（3）输出的光斑图像数据，对光斑数据求平均后作为初始定标数据，根据公式

计算子孔径的光斑初始质心位置坐标[X_c0,Y_c0]，并构造各个子孔径对应的光斑偏移量组成的光斑初始斜率矩阵G₀；其中I_i是哈特曼传感器（3）中某个子孔径内第i个像素接收到的信号强度，X_i和Y_i分别是第i个像素的坐标；

第二步，实验测量变形镜（2）电压-斜率响应矩阵R_xy，依次对变形镜（2）的J个驱动器施加单位电压和同时利用哈特曼传感器（3）记录光斑偏移量矩阵，构造变形镜（2）的电压-斜率响应矩阵R_xy，并求解R_xy的广义逆矩阵

第三步，预置变形镜先验面形，变形镜（2）先验面形对应的光斑偏移量矩阵为G，首次进行光束净化时，G＝G₀，对变形镜（2）施加的电压向量为

$V=R_{\mathrm{xy}}^{+}(G-G_0);$

第四步，采用随机优化控制方法优化远场光束质量，数据采集与控制计算机（4）接收光束质量诊断相机（8）采集到的光强分布数据，计算光束质量，根据随机优化控制方法实时更新变形镜（2）各个驱动器的控制电压，跟踪补偿变形镜（2）腔内动态畸变，使激光器（9）获得衍射极限光束输出；

第五步，更新光斑偏移量矩阵G，在第四步对激光器（9）远场光束质量进行优化的同时，数据采集与控制计算机（4）实时记录哈特曼传感器（3）测量的光束波前斜率，记录远场光束质量最优时光斑偏移量矩阵G′，本次腔内光束净化结束前，令G＝G′完成光斑偏移量矩阵的更新，再次腔内光束净化时从“第三步”开始执行。

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