研究内容主要包括光学元件广义疵病(含表面疵病、内部疵病和表面洁净度等)的检测方法、宏观描述模型和扩散数学模型。进行广义疵病检测原理实验,得到含有广义疵病形状和分布等信息的数字图像。以数字图像处理获得的广义疵病图像特征参数为输入,结合光学元件特性和用途等信息,以描述广义疵病对激光传输性能和负载能力影响程度的评价特征值为输出,实现表面疵病、内部疵病和表面洁净度等效化归一化描述,建立广义疵病宏观描述模型,得到光学元件评价特征值。以评价特征值、激光功率密度、环境洁净度和脉冲数量等为输入,以光学元件使用寿命为输出,建立广义疵病扩散数学模型。根据样品测试、使用情况和有关成果修正以上模型,使评价特征值的不确定度小于15%,使用寿命预测的准确率大于80%。项目将在神光-Ⅲ工程等高功率固体激光装置中为光学元件广义疵病检测、宏观描述和寿命预测提供创新的有效的评价方法和手段,研究成果可应用到其它相关领域。
surface defect;feature parameters;macroscopic description model;near-field quality;damaging
课题组在与中国工程物理研究院领域专家充分沟通的前提下,签订了任务协议书,确定了具体的研究内容(1)研究广义疵病(含元件表面疵病和表面洁净度等)的表示方法及其综合表征系统,建立广义疵病模型。理论模拟光学元件疵病发展与激光功率密度、环境洁净度和脉冲数量的关系,利用该模型对不同环境下光学元件的使用寿命进行预测。(2)将广义疵病模型代入SG-99验证,获得广义疵病对高功率固体激光装置后续元件及光传输影响的一般规律。课题组在NSAF基金资助下,项目重点探索了表面缺陷的检测方法、特征描述、宏观描述模型、缺陷对光传输的影响以及损伤性能等方面,取得了一系列有益的进展。针对大口径精密光学元件快速无损检测的技术要求,设计了特种龙门立式扫描装置+计算机图像处理工作站的光学元件表面缺陷的检测方案。针对复杂背景下检测特点,采用了一套综合的处理方法,实现了表面缺陷的合理分割。针对光学元件各种表面缺陷的实际特点,分析并提取了缺陷图像的特征参数共计20多种,实现了在特征空间对常见表面缺陷的准确描述。对所提取的特征参数进行降维,滤除了冗余特征信息。针对光学元件表面缺陷识别是一个多类多分问题,提出了一种基于二叉树分级支持向量机表面缺陷多类多分结构。采用功率谱密度(PSD)的方法来描述光学元件的“缺陷”分布状况,以数目巨大的微米量级振幅调制型缺陷为例,基于统计思想,得到了光学元件“缺陷”分布等效PSD的求法。从统计角度建立了振幅调制型“缺陷”模型,并针对神光Ⅲ原型装置助推放大级分析了“缺陷”分布的统计参量与光束近场质量的关系,得到了一般规律。基于光传输理论,获得了弱调制情况下光学元件“缺陷”分布功率谱密度与光束近场强度分布 PSD 之间的定量关系;通过数值模拟的方法,针对高功率固体激光装置的基本单元对获得的理论关系进行了具体的验证和讨论。针对常用的光学元件融石英,实验测试分析其损伤与激光能量以及打靶次数的关系。