一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统及方法与流程

本发明涉及激光器校正，具体为一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统及方法。

背景技术：

1、自适应光学技术能够实时测量并且校正受到大气湍流扰动的光学相位波前，因此在天文观测，激光传输等领域得到广泛的应用，近年来，自适应光学技术还被成功用来补偿固体激光器工作过程产生的各种像差，改善固体激光器输出激光的光束质量，常规的利用自适应光学校正固体激光器像差的系统主要由波前探测、波前重构和波前校正三部分组成，其中波前探测常采用的方式是直接探测法，而哈特曼波前传感器又是直接探测法常用的波前探测器，利用哈特曼波前传感器事先探测出激光光束波前像差的斜率，然后施加相应的控制算法驱动变形镜产生镜面变形补偿掉探测到的波前像差。

2、但是，由于哈特曼波前传感器成本较高，高精度的哈特曼波前传感器价格可达数十万元，而且哈特曼波前传感器的通用性很差，不同的自适应系统常需要不同的哈特曼传感器，再加上这种传感器并没有市场化，购买困难，对此，采用类似的传感器以代替其进行相关作业，导致普通的传感器搭配自适应光学技术，存在激光器系统的输出光束质量差、功率和波前畸变校正性能低，进而使得激光应用的效果和工作可靠性不足。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统及方法，解决了现有的激光器系统的输出光束质量差、功率和波前畸变校正性能低，进而使得激光应用的效果和工作可靠性不足的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

3、第一方面，本发明提出了一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统，包括：

4、采集模块：所述采集模块用于获取激光器系统中波前畸变的信息；

5、定义修正模块：所述定义修正模块用于定义修正函数来评估校正参数的性能；

6、创建模块：所述创建模块用于创建初始的参数组合来确定校正参数的初始值和范围；

7、选择模块：所述选择模块用于对种群中的个体进行操作并产生下一代的个体群；

8、评估模块：所述评估模块用于根据定义修正模块所定义的修正函数，对选择模块产生的个体进行其性能的评估；

9、评选模块：所述评选模块用于根据评估模块评估的结果，来选择最佳的个体作为最终的校正参数组合；

10、终止模块：所述终止模块用于根据评估模块评估的结果来终止遗传算法迭代过程。

11、优选的，还包括激光器系统，所述激光器系统包括：

12、激光器源：所述激光器源作为激光器系统的核心组件，以用于负责产生激光光束；

13、激光介质：所述激光介质作为激光器源中一个激活介质，以用于光子被激发并发射的地方；

14、泵浦源：所述泵浦源作为外部能源来提供能量以用于激发激光介质；

15、光学腔：所述光学腔作为激光介质的空间，以用于光在其中来回反射，增强激光的放大；

16、输出耦合器：所述输出耦合器用于将一部分激光光束输出到外部，形成实际的激光输出；

17、光束整形器：所述光束整形器以用于对激光器源产生的激光光束进行整形，以满足特定的需求；

18、自适应校正系统：所述自适应校正系统用于自动监测和调整激光器的参数或设置；

19、冷却系统：所述冷却系统用于保持激光介质在适当的温度范围内运行；

20、安全系统：所述安全系统以用于确保激光辐射不会对操作人员或环境造成危害。

21、优选的，所述激光器源为气体激光器、固体激光器和半导体激光器中任意一种，所述激光介质在气体激光器中采用的气体混合物，所述激光介质在固体激光器中采用晶体或玻璃中的一种。

22、优选的，所述安全系统包括束外安全装置、警告系统和紧急停止装置。

23、第二方面，本发明提出了一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正方法，包括以下步骤：

24、s1：首先通过采集模块对激光器系统进行波前传感器测量，以获取波前畸变的信息；

25、s2：根据激光器系统的校正目标和基于s1中采集的波前畸变数据，利用定义修正模块定义一个修正函数来评估每个校正参数的性能；

26、s3：为遗传算法创建初始种群时，使用创建模块创建初始的参数组合来构建一个种群，来确定校正参数的初始值和范围；

27、s4：在遗传算法的迭代过程中，通过选择模块对种群中的个体进行选择、交叉和变异操作，产生下一代的个体群；

28、s5：利用评估模块根据s2中定义的修正函数，对s4中每个个体进行其性能的评估；

29、s6：根据s5中对每个个体的评估结果，通过评选模块选择最佳的个体作为最终的校正参数组合，将其对应的校正参数应用于激光器系统执行像差校正和优化过程。

30、优选的，所述s1中波前畸变的信息为波前畸变的相位和幅度分布。

31、优选的，所述s2中的修正函数采用基于物理模型的解析函数、经验模型或神经网络中任意一种的数据驱动方法。

32、优选的，所述s4中选择模块在选择过程中，根据修正函数的结果，选择适应度较高的个体作为下一代的父代，所述s4中选择模块在交叉和变异过程中，对父代的参数组合进行组合和变异，生成新的后代个体。

33、优选的，所述s5中评估的性能为激光输出功率、模式质量、波前畸变指标。

34、优选的，所述s6中的评估结果在达到预定的迭代次数或满足校正目标的要求时在终止模块下终止遗传算法迭代过程。

35、本发明提供了一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统及方法。

36、具备以下有益效果：

37、1、本发明通过在遗传算法的迭代优化过程，对激光器的像差校正参数逐渐优化，最终得到使激光器输出光束质量最佳的校正参数组合，可以有效地解决激光器像差校正问题，以提高激光器系统的输出光束质量、功率和波前畸变校正性能，进而优化激光应用的效果和工作可靠性。

38、2、本发明通过模块之间的共同工作，以实现像差的自适应校正，提高激光器系统的性能和稳定性。

技术特征：

1.一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统，其特征在于，还包括激光器系统，所述激光器系统包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统，其特征在于，所述激光器源为气体激光器、固体激光器和半导体激光器中任意一种，所述激光介质在气体激光器中采用的气体混合物，所述激光介质在固体激光器中采用晶体或玻璃中的一种。

4.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统，其特征在于，所述安全系统包括束外安全装置、警告系统和紧急停止装置。

5.一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正方法，使用如权利要求1-4任意一项所述的一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统，其特征在于，包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统，其特征在于，所述s1中波前畸变的信息为波前畸变的相位和幅度分布。

7.根据权利要求5所述的一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统，其特征在于，所述s2中的修正函数采用基于物理模型的解析函数、经验模型或神经网络中任意一种的数据驱动方法。

8.根据权利要求5所述的一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统，其特征在于，所述s4中选择模块在选择过程中，根据修正函数的结果，选择适应度较高的个体作为下一代的父代，所述s4中选择模块在交叉和变异过程中，对父代的参数组合进行组合和变异，生成新的后代个体。

9.根据权利要求5所述的一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统，其特征在于，所述s5中评估的性能为激光输出功率、模式质量、波前畸变指标。

10.根据权利要求5所述的一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统，其特征在于，所述s6中的评估结果在达到预定的迭代次数或满足校正目标的要求时在终止模块下终止遗传算法迭代过程。

技术总结
本发明涉及激光器校正技术领域，提供一种基于遗传算法的激光器像差自适应校正系统及方法，包括：采集模块：所述采集模块用于获取激光器系统中波前畸变的信息；定义修正模块：所述定义修正模块用于定义修正函数来评估校正参数的性能；创建模块：所述创建模块用于创建初始的参数组合来确定校正参数的初始值和范围；选择模块：所述选择模块用于对种群中的个体进行操作并产生下一代的个体群；评估模块：所述评估模块用于根据定义修正模块所定义的修正函数。本发明通过对激光器的像差校正参数逐渐优化，最终得到使激光器输出光束质量最佳的校正参数组合，有效地解决激光器像差校正问题，提高并优化了激光应用的效果和工作可靠性。

技术研发人员：金葵葵
受保护的技术使用者：金葵葵
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8