【技术实现步骤摘要】
本申请涉及激光，尤其涉及一种基于深度学习激光频率自适应锁定与入腔匹配方法及系统。
技术介绍
1、激光技术因其在各个领域的广泛应用而备受关注，激光的稳定性一直是该技术的核心挑战之一。即便再微小的环境变化，如温度波动、振动和声音等，也可能对激光频率造成明显的漂移；除了频率稳定性之外，激光与谐振腔内模式场之间的耦合度也会影响激光的稳定性。
2、传统的激光稳频技术通常依赖于标准频率参考源，人工干预多、稳定性不高，且无法满足现代科技领域对于高稳定性激光器的需求。在空间应用中，由于火箭发射等力学冲击，腔体的位置可能会发生一定偏移，这些外部环境变化可能会导致光束与模式场的错位或失配，进而影响到能量传输效率和系统性能，目前的方法主要依赖于经验估算和手动调节，无法实现自动化的优化调节。
技术实现思路
1、为了解决
技术介绍
中提到的至少一个技术问题，本申请的目的在于提供一种基于深度学习激光频率自适应锁定与入腔匹配方法及系统，可以自适应调整激光频率的稳定性，解决激光与谐振腔内模式场的匹配问题，从而提高
【技术保护点】
1.一种基于深度学习激光频率自适应锁定与入腔匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习激光频率自适应锁定与入腔匹配方法，其特征在于，所述S1中的深度学习模型是根据以下步骤训练得到的：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习激光频率自适应锁定与入腔匹配方法，其特征在于，所述S2中，高速电荷耦合器件包括第一电荷耦合器和第二电荷耦合器；
4.根据权利要求3所述的基于深度学习激光频率自适应锁定与入腔匹配方法，其特征在于，所述光路调节模块调节第一压电反射镜和第二压电反射镜的位置和角度时，图像处理模块实时监测深度学...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习激光频率自适应锁定与入腔匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习激光频率自适应锁定与入腔匹配方法，其特征在于，所述s1中的深度学习模型是根据以下步骤训练得到的：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习激光频率自适应锁定与入腔匹配方法，其特征在于，所述s2中，高速电荷耦合器件包括第一电荷耦合器和第二电荷耦合器；
4.根据权利要求3所述的基于深度学习激光频率自适应锁定与入腔匹配方法，其特征在于，所述光路调节模块调节第一压电反射镜和第二压电反射镜的位置和角度时，图像处理模块实时监测深度学习模型评估出的光斑模式类别，当锁定到最佳入腔匹配位置时，光路调节模块停止调节。
5.根据权利要求3所述的基于深度学习激光频率自适应锁定与入腔匹配系统，其特征在于，所述s3中误差相位信息是通过以下步骤获得的：
6.根据权利要求1所述的基于深度学习激光频率自适应锁定与入腔匹配系统，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：栾苏琪，梁新栋，贾建军，王李金，孟范超，邢成文，郑艺多，
申请(专利权)人：国科大杭州高等研究院，
类型：发明
国别省市：
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