一种BOE的设计方法及基于BOE的激光加工装置制造方法及图纸

技术编号:26171877 阅读:31 留言:0更新日期:2020-10-31 13:46
本发明专利技术实施例公开了一种BOE的设计方法及基于BOE的激光加工装置;该装置可以包括:超快激光器、激光加工头、以及BOE;其中,所述超快激光器产生出超快激光光束;所述BOE设置在所述超快激光光束的引导路径上且以设定的笛卡尔坐标系下x轴的束腰位置处,用于校正所述超快激光光束与所述笛卡尔坐标系下y轴的发散角度,使得将所述超快激光光束的椭圆光斑变为圆光斑以消除像散,且所述BOE由所述BOE的设计方法设计获得;所述激光加工头,用于利用经由所述引导路径传输的校正后的超快激光光束对目标工件进行加工。

BOE based laser processing method

【技术实现步骤摘要】
一种BOE的设计方法及基于BOE的激光加工装置
本专利技术实施例涉及激光加工
,尤其涉及一种二元光学元件(BOE,BinaryOpticalElement)的设计方法及基于BOE的激光加工装置。
技术介绍
激光加工
,像散现象严重地影响了激光器所输出激光光束的质量,进而劣化激光加工装置的加工效果。常规方案中,为了消除激光器的像散现象,目前相关的技术方案会采用柱面镜校正子午面和弧矢面的发散角,使两者保持一致,从而消除像散。对于上述相关技术方案来说,一般能够将激光器的像散校正到50um左右,发散角校正到0.1mrad。但是对于超快激光器来说,由于其像散小于0.2mm,发散角小于0.1mrad,所以相关技术方案由于其精度较低从而无法适用于超快激光器。因此,需要针对超快激光器像散现象提出相应的消除像散的方案。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术实施例期望提供一种BOE的设计方法及基于BOE的激光加工装置;能够满足超快激光器消像散对光学元件的精度要求,进而可有效降低超快激光光束的像散,使得像散达到微米级别。本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种二元光学元件BOE的设计方法,其特征在于,所述方法包括:/n基于输入平面上实际的入射光场振幅分布函数和输出平面上理想的目标输出光振幅分布函数,利用局部优化算法与群优化算法相结合的混合交替迭代算法设计所述BOE的目标相位分布函数;/n采用多阶浮雕的结构拟合所述BOE的目标相位分布函数。/n

【技术特征摘要】
1.一种二元光学元件BOE的设计方法,其特征在于,所述方法包括:
基于输入平面上实际的入射光场振幅分布函数和输出平面上理想的目标输出光振幅分布函数,利用局部优化算法与群优化算法相结合的混合交替迭代算法设计所述BOE的目标相位分布函数;
采用多阶浮雕的结构拟合所述BOE的目标相位分布函数。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于输入平面上实际的入射光场振幅分布函数和输出平面上理想的目标输出光振幅分布函数,利用局部优化算法与群优化算法相结合的混合交替迭代算法设计所述BOE的目标相位分布函数,包括:
在每次混合交替迭代期间,基于所述BOE的入射光场振幅分布函数、所述BOE的目标输出光振幅分布函数、以及初始相位分布函数,利用设定的局部优化策略获取相位分布函数的中间结果;
在每次混合交替迭代期间,根据所述相位分布函数的中间结果以及所述BOE的入射光场振幅分布,利用设定的群优化策略获取相位分布函数最终结果;
当满足设定的混合交替迭代停止判断条件时,将最终混合交替迭代所获得的相位分布函数最终结果确定为所述BOE的目标相位分布函数。


3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于输入平面上实际的入射光场振幅分布函数和输出平面上理想的目标输出光振幅分布函数,利用局部优化算法与群优化算法相结合的混合交替迭代算法设计所述BOE的目标相位分布函数,包括:
设定第i次混合交替迭代所对应的所述BOE输入面的初始相位分布函数;
根据所述初始相位分布函数、所述BOE的入射光场振幅分布函数以及所述BOE的目标输出光振幅分布函数,利用设定的局部优化策略获取第i次混合交替迭代所对应的相位分布函数的中间结果;
根据所述第i次混合交替迭代所对应的相位分布函数的中间结果以及所述BOE的入射光场振幅分布,利用设定的群优化策略获取第i次混合交替迭代所对应的相位分布函数最终结果;
基于设定的混合交替迭代停止判据确定是否继续第i+1次混合交替迭代;
相应于满足混合交替迭代停止判据,将第i次混合交替迭代对应的相位分布函数最终结果确定为目标相位分布函数;
相应于不满足混合交替迭代停止判据,基于所述第i次混合交替迭代对应的相位分布函数最终结果生成第i+1次混合交替迭代所对应的所述BOE输入面的初始相位分布函数,并执行第i+1次混合交替迭代过程。


4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述局部优化策略包括盖师贝格-撒克斯通GS迭代算法或改进的GS迭代算法;所述群优化算法包括遗传算法或模拟退火算法。


5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,相应于所述局部优化策略为GS迭代算法,所述根据所述初始相位分布函数、所述BOE的入射光场振幅分布函数以及所述BOE的目标输出光振幅分布函数,利用设定的局部优化策略获取第i次混合交替迭代所对应的相位分布函数的中间结果,包括:
在第i次混合交替迭代期间,执行以下步骤:
在第k次GS迭代期间,将所述初始相位分布函数与BOE的入射光场振幅分布函数结合获得入射光场复振幅分布函数;
在第k次GS迭代期间,将所述入射光场复振幅分布函数进行傅里叶变换,并基于所述傅里叶变化获取所述入射光场复振幅分布函数的相位函数;
在第k次GS迭代期间,将所述入射光场复振幅分布函数的相位函数与BOE的目标输出光振幅分布函数结合获得待判定的复振幅函数;
在第k次GS迭代期间,将所述待判定的复振幅函数进行傅里叶逆变换,并基于所述傅里叶逆变换获取待判定的相位函数;
基于所述待判定的相位函数以及设定的GS迭代停止判据判断是否停止GS迭代算法;
若判断为停止GS迭代算法,则将第k次GS迭代期间所获取到的所述待判定的相位函数确定为所述第i次混合交替迭代所对应的相位分布函数的中间结果;否则,将第k次GS迭代期间所获取到的所述待判定的相位函数作为第k+1次GS迭代所使用的初始相位分布函数。


6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,相应于所...

【专利技术属性】
技术研发人员:张晓宁张峰田东坡杨小君赵华龙
申请(专利权)人:西安中科微精光子制造科技有限公司
类型:发明
国别省市:陕西;61

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