相位基于散焦光栅的M2因子测量软件设计

激光束质量因子M2的概念及测量的方法光屏扫描法是一种较为常用的测量方法。

该方法使用一个光场扫描器，通过在不同位置测量激光束的强度分布，并利用高斯光束的理论模型进行拟合，从而得到激光束的横向和纵向尺寸，进而计算得到激光束质量因子M2具体测量步骤如下：1.将待测激光束通过一个光场扫描器，并在激光束出射处安装一个光屏。

2.将光场扫描器驱动器连接到计算机，开始扫描光屏位置。

3.在每个扫描的位置上，将光屏记录的强度分布通过CCD相机拍摄下来，然后将数据输入到计算机中。

4.利用高斯光束的理论模型，以拟合的方式对实际强度分布进行分析，从而求得激光束的横向和纵向尺寸。

5.根据激光束横向和纵向尺寸计算得到激光束质量因子M2热光拓扑法是一种利用非线性晶体产生的激光束自陷效应(thermal lens effect)来测量激光束质量因子M2的方法。

该方法通过在激光束传输路径中加入一个吸收能量的样品，利用样品产生的热源引起的光学折射变化，测量热源位置的单侧热光谱线才折射度，进而计算得到激光束质量因子M2具体测量步骤如下：1.在激光束的传输路径中加入一个吸收能量的样品，例如金属片或者涂覆了吸收性涂层的基底。

2.发射激光束，并选取一个合适的功率。

3.在激光束传输路径上的一个远离样品的位置安装一个CCD相机，用于测量热源位置的单侧热光谱线偏折度。

4.开始测量时，在样品上辐射激光束，使其产生较大的吸收热量。

5.利用CCD相机记录热源位置的单侧热光谱线的偏折度。

6.根据所测量到的偏折度，经过一系列的数据处理和计算，得到激光束质量因子M2总结起来，激光束质量因子M2是衡量激光束质量的一个重要参数。

测量方法包括光屏扫描法和热光拓扑法。

这些测量方法的应用可以帮助我们进一步研究激光束的性质，优化激光系统的设计，并在激光加工、激光医疗等领域的应用中提高激光处理的效率和精度。

实验名称：光束质量M 2因子测试及分析实验目的1、了解M 2因子的概念及M 2因子评价光束质量的优越性；因子评价光束质量的优越性；2、掌握M 2因子的测量原理及测量方法；因子的测量原理及测量方法；3、掌握测量激光器的腰斑大小和位置的方法。

、掌握测量激光器的腰斑大小和位置的方法。

实验原理1988年，年，A.E. Siegman A.E. Siegman利用无量纲的量——光束质量因子，较科学合理地描述了激光束质量，科学合理地描述了激光束质量，并由国际标准组织并由国际标准组织ISO 采纳。

光束质量因子又被称为激光束质量因子或衍射极限因子，其定义为量因子又被称为激光束质量因子或衍射极限因子，其定义为实际光束的束腰宽度和远场发散角的乘积 理想光束的束腰宽度和远场发散角的乘积M2因子定义式中同时考虑了束宽和远场发散角的变化对激光光束质量的影响。

在二阶矩定义下，利用与量子力学中不确定关系类似的数学证明过程可得的数学证明过程可得 M M 2≥1，它说明小的束宽和小的发散角二者不可兼得。

当M 2=1时，激光束为基模高斯光束；当M 2>1时，激光束为多模高斯光束。

当激光光斑为圆斑时，光束质量因子M 2可表示为可表示为式中为光束束腰宽，为光束的远场发散角，，为光束的远场发散角，A A 为激光波长。

为激光波长。

根据国际标准组织提供的ISOlll46ISOlll46——1的测量要求设计测试方案。

采用多点法测量光束质量因子，就是在激光束的传输方向上测量多个位置处的激光参数。

利用曲线拟合的方法求得各激光参数。

CCD 通过数据采集卡连接到计算机，二阶矩定义的光束宽度通过编程确定，在计算机上可以读到束宽的大小。

对测量结果采用多点双曲线拟法拟M 2 = ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━合或抛物线拟合，求出按二阶矩定义束宽的传输方程中3个系数a i 、b i ；、c i 后，就可以计算出相应的光束参数后，就可以计算出相应的光束参数对于束腰不可直接测量的激光柬对于束腰不可直接测量的激光柬((绝大多数激光器产生的激光都是发散的是发散的))，先要用无像差透镜进行束腰变换。

实验名称：光束质量M2因子测试及分析实验目的1、了解M2因子的概念及M2因子评价光束质量的优越性；2、掌握M2因子的测量原理及测量方法；3、掌握测量激光器的腰斑大小和位置的方法。

实验原理1988年，A.E. Siegman利用无量纲的量——光束质量因子，较科学合理地描述了激光束质量，并由国际标准组织ISO采纳。

光束质量因子又被称为激光束质量因子或衍射极限因子，其定义为实际光束的束腰宽度和远场发散角的乘积理想光束的束腰宽度和远场发散角的乘积M2因子定义式中同时考虑了束宽和远场发散角的变化对激光光束质量的影响。

在二阶矩定义下，利用与量子力学中不确定关系类似的数学证明过程可得 M2≥1，它说明小的束宽和小的发散角二者不可兼得。

当M2=1时，激光束为基模高斯光束；当M2>1时，激光束为多模高斯光束。

当激光光斑为圆斑时，光束质量因子M2可表示为式中为光束束腰宽，为光束的远场发散角，A 为激光波长。

根据国际标准组织提供的ISOlll46—1的测量要求设计测试方案。

采用多点法测量光束质量因子，就是在激光束的传输方向上测量多个位置处的激光参数。

利用曲线拟合的方法求得各激光参数。

CCD 通过数据采集卡连接到计算机，二阶矩定义的光束宽度通过编程确定，在计算机上可以读到束宽的大小。

对测量结果采用多点双曲线拟法拟M2 = ━━━━━━━━━━━━━━━━合或抛物线拟合，求出按二阶矩定义束宽的传输方程中3个系数a i、b i；、c i后，就可以计算出相应的光束参数对于束腰不可直接测量的激光柬(绝大多数激光器产生的激光都是发散的)，先要用无像差透镜进行束腰变换。

实验测量两台会聚光束He-Ne激光器(一台是基模的，一台是多模的)M2因子和其腰斑的大小与位置、发散角及瑞利长度。

根据透镜对高斯光束的变化规律，可以根据以下公式算出和Z0。

从而求出激光器腰斑的大小和位置。

实验数据记录及处理①基模激光的拟合图像原始实验数据Waist Width X 0.538 mm Waist Width Y 0.583 mm Divergence X 3.374 mrad Divergence Y 3.304 mrad Waist Location X 232.03 mm Waist Location Y 233.64 mm M2 X 2.2532 M2 Y 2.3898 Rayleigh Range X 159.47 mm Rayleigh Range Y 176.33 mm Wavelength 632.8 nm Focal Length 100 mm Laser Location 507 mm Z-Position X Width Y Widthmm mm mm 106.55 0.2303 0.21891116.55 0.21483 0.22191126.55 0.25671 0.27044136.55 0.30434 0.31553146.55 0.29206 0.30925156.55 0.32241 0.34863166.55 0.36897 0.40218176.55 0.4072 0.44172186.55 0.48755 0.5182196.55 0.54782 0.56461206.55 0.63207 0.68761216.55 0.69338 0.73035226.55 0.7324 0.76752236.55 0.81272 0.85872296.55 1.3694 1.4259346.55 1.7949 1.858拟合的X轴方向双曲线为，拟合得到的腰斑位置为116mm，大小为0.292mm；拟合的Y轴方向双曲线为，拟合得到的腰斑位置为112mm，大小为0.278mm；由以上数据，编写程序计算后可得：X轴方向的激光器腰斑大小和位置为Y轴方向的激光器腰斑大小和位置为②多模激光的拟合图像实验结论实验测得的激光器基模光束X轴方向质量因子M x2的值为2.2532，腰斑位置z0x的值为376.033mm，腰斑大小dσ0x的值为0.168972mm；Y 轴方向质量因子M y2的值为2.3898, 腰斑位置z0y的值为398.756mm，腰斑大小dσ0y的值为0.191698mm.激光器多模光束质量因子M x2的值为2.0554，M y2的值为2.1228.。

基于散焦图像测距的目标几何尺寸测量作者：马艳娥李瑞金来源：《电子技术与软件工程》2016年第21期摘要提出一种单幅图像进行非接触式目标物体的尺寸测量方案——基于灰度梯度的散焦测距算法，采用单目视觉中的散焦图像测距来提取目标物体的深度信息，再根据获取的深度信息对目标物体不同截面的高精度尺寸测量。

利用提出的算法进行实验验证，实验结果表明相比其它算法测量结果精度较高，而且避免了点匹配的局限性。

【关键词】散焦测距灰度梯度深度信息目前，随着工业生产和科学技术的不断发展，对图像测量技术的要求越来越高。

在对目标物体的几何尺寸测量时，需采用CCD相机作为图像传感器，综合应用数字图像处理、精密仪器测量等技术来进行非接触的物体测量，具有高精度、高效率、高自动化程度及造价低等优点，这种图像测量在机器人视觉、医学、工业生产的加工和检测及国防航天等领域具有重要的应用价值和意义。

因此，对采用图像测量方法的分析和研究，需寻求一种简单、快捷、计算量小的几何尺寸测量算法已成为当务之急。

测量方法是对采用单目视觉中的散焦图像测距算法来提取目标物体的深度信息，再根据获取的深度信息得到目标物体不同截面的高精度几何尺寸测量的研究，具有十分重要的意义和广泛的实用价值。

1 算法的基本理论及流程图在Subbarao提出散焦测距算法的基础上，需要获取图像，通过利用几何光学原理及图像的灰度约束方程，对目标物体和相机空间上所形成的几何光学投影的关系与灰度图像结合来恢复物体的三维信息；然后，通过利用散焦图像的成像模型，由物体上两点在成像面上弥散斑半径的大小关系确定实际成像面与聚焦图像面的位置关系；最后，利用S变换，估算散焦点扩散参数，求得被测物与光学镜头间距离的公式，从而得出目标物体的深度信息。

我们要想从单幅图像中得到物体表面上两点间的相对深度，可设物体表面上的反射模型是Lambert漫反射模型，实现灰度梯度法的CCD成像的空间几何关系图。

由于立体物体表面上有无数个点，它们到薄透镜的距离是不同的，因此聚焦像面与成像面间距离也是不同的，故散焦点扩散函数的值也不同。