（左下角）激光在材料中形成一个孔。（左上）测量激光的注量。（右下方）测量流量和孔深度叠加。（右上方）然后确定这些测量之间的关系，使得可以仅基于注量来计算孔深度。
尽管几十年来转变为激光及其应用，但仍有很少的方法可以准确，有效，直接观察与材料相互作用的细节。首次，研究人员已经找到了一种方法来使用低成本设备从生产激光获取这些数据，这可能会大大提高切割或蚀刻激光器的物品的准确性。鉴于激光器的无处不在，这可能在实验室，商业和工业应用中具有广泛的影响。
激光器用于现代世界的一个非常广泛的应用中。特别是越来越重要的一个区域在制造中，是激光器可以操作的精度水平的原因远远大于等同物理工具的精度。然而，理论上，这种精度甚至可能更高，导致新一代尚未显眼的技术。不过，有一些障碍克服。如果在激光器与材料相互作用的方式上获得了更好的方法，则可以提高激光精度的一种显着方式。这样，在生产激光的切割和蚀刻动作中将存在更大的控制和不确定性。这一问题令人惊讶地难以解决。
“为了测量表面进入光泽，激光已经切割通常需要数十或数百个深度读数。这是快速，自动化激光的生产系统的大量障碍，“东京大学物理系Junji Yumoto教授说。“所以我们设计了一种新的方法来确定和预测基于单个观察而不是数百个由单个观察而产生的激光脉冲产生的孔的深度。这一发现是提高激光加工可控性方面的重要一步。“
Yumoto和他的团队想知道如何使用可能的信息量最小的信息来确定激光孔的深度。这导致它们看起来称为激光脉冲的流量，这是脉冲在给定区域上传递的光学能量。直到最近，需要昂贵的成像装置来观察这种注量，这通常缺乏足够的分辨率。但由于其他领域的电子和光学领域的发展，一个相对简单的覆盆子PI相机版本为这项工作已经证明了充足。
当他们的测试激光设备在蓝宝石上制造孔时，相机直接记录激光脉冲的流量分布。然后激光显微镜测量孔形状。通过叠加这两种结果并使用一些现代数值方法，该团队产生了一种大型可靠的数据集，可以准确地告诉您流量和孔深度之间的关系。
“这将与单一测量中的约250,000个数据点的提取相对应，”Yumoto表示。“我们的新方法可以有效为机器学习和新的数值模拟方法提供大数据，以提高制造激光加工的准确性和可控性。”
参考：LAMIAKI SAKURAI，KUNIAKI KONISHI，Hiroharu Tamaru，Junji Yumoto和Makoto Kuwata-Gonokami，3月2021年3月29日，通信材料.DOI：
10.1038 / s43246-021-00138-x
