四川刀口式光束质量分析仪

软件功能实时监控与记录：支持实时数据处理和长期稳定性分析。光束参数测量：能够测量光束直径、椭圆度、质心位置、光束漂移等参数。数据记录与统计：支持最小值、最大值、平均值、标准偏差等统计功能。M² 测量：对于完整的光束质量表征，设备是否应自动记录不同位置的光束轮廓并计算 M² 因子。5. 其他考虑因素连接方式：考虑设备连接到 PC 的便利性，例如通过 USB 2.0 或 USB 3.0 电缆。快门类型：全局快门适用于高速生产线检测的使用场景。设备尺寸与便携性：根据使用场景选择合适尺寸的设备，例如 BladeCam-HR 的紧凑设计使其能够轻松集成到现有的光学系统中。它可以测量光斑32um，进行激光M²值测量、激光发散角测量、激光漂移测量以及监控。四川刀口式光束质量分析仪

通信领域光纤通信：评估光纤通信系统中的激光光源质量，确保通信信号的传输效率和质量。5. 新兴消费电子与汽车LiDAR 和 VCSEL 测试：用于 LiDAR（905 nm / 1550 nm）VCSEL 阵列远场分析，适用于自动驾驶和消费电子设备。AR/VR 设备测试：用于 AR/VR 结构光模组测试，确保设备的光学性能。6. 光束质量测量与监控光束漂移记录：监测光束的动态变化，记录漂移数据，用于长期稳定性分析。M² 测量：搭配 M2DU 载物台，可测量光束质量因子 M²，评估光束的传播特性。四川刀口式光束质量分析仪WinCamD-QD系列可用于1550nm和2000nm激光器的现场维修和校准，帮助技术人员快速评估激光器的性能状态。

光束分析仪测量 M² 的方法光束质量因子 M² 是评估激光光束质量的重要参数，表示实际激光光束与理想高斯光束的接近程度。以下是光束分析仪测量 M² 的主要方法和步骤：1. 标准多次成像法根据国际标准化组织（ISO 11146）标准，多次成像法是测量 M² 的常用方法。具体步骤如下：光束采样：在光束传播路径上，使用光束分析仪在多个不同位置（通常至少10个）采集光束的横截面图像。这些位置应包括光束腰两侧的一个瑞利长度内（|z|<zR）和两个瑞利长度之外（|z|>2zR）。数据拟合：通过分析采集到的光束宽度数据，利用双曲线拟合方法计算 M² 值。2. 单次成像法单次成像法通过一次成像获取光束传播的关键参数，并基于光场传输理论推导出 M² 值。这种方法的**在于：近场光斑测量：使用光束分析仪采集单幅激光近场光斑。模式分解与光场重构：通过模式分解技术得到激光的各本征模式占比及相对相位，进而重构光场分布并计算得到 M² 值。

光束质量分析仪的测量精度是通过多种方法和措施来保证的，以下是一些关键因素和方法：1. 光斑宽度测量误差控制理论分析：光斑宽度测量误差对光束质量参数（如光束质量因子 M2、远场发散角、束腰半径等）的影响较大。研究表明，光斑宽度测量误差对光束质量的影响大于位置测量误差。实验验证：通过多次测量和实验验证，确保光斑宽度测量的准确性。例如，使用高精度的光电探测器和精确的机械控制系统。2. 光路对准装置内置对准装置：一些光束质量分析仪内置光路对准装置，通过分光片和多个相机对光束进行中心位置测量，并通过调节反射镜组确保激光光轴和测量透镜主轴重合。双相机系统：利用两个相机同时测量光束的中心位置，通过调整反射镜组将光束中心对准测量透镜的主轴，从而保证测量精度。3. 高精度传感器和探测器高分辨率传感器：使用高分辨率的传感器（如 DataRay 的 WinCamD-LCM 采用 4.2 MPixel CMOS 传感器）可以提高测量精度。低噪声探测器：采用低噪声探测器和高动态范围的传感器，减少测量误差。通过WinCamD-LCM对光束的精确测量和分析，可以确保光学组件的正确对准。

连续和脉冲激光轮廓分析WinCamD-LCM 广泛应用于连续光（CW）和脉冲激光的轮廓分析。其高分辨率和高帧率使其能够实时监测光束的动态变化，适用于激光加工、医疗激光和光通信等领域。4. 激光系统的实时监控在激光系统的实时监控中，WinCamD-LCM 用于监测光束的偏移和稳定性。通过其强大的软件功能，可以记录光束的漂移数据，帮助用户及时调整和优化激光系统。M² 测量WinCamD-LCM 搭配 M2DU 载物台，可以测量光束质量因子 M²，评估光束的传播特性。这一功能对于激光器的研发和质量控制尤为重要。总结WinCamD-LCM 光束质量分析仪以其高分辨率、高帧率和***的波长覆盖范围，成为激光光束质量分析的理想选择。它在科研、工业、医疗和通信等多个领域都有广泛的应用，能够帮助用户精确测量和优化激光光束质量。提供相机式和狭缝式等多种测量方式。狭缝式的 Dataray 光束分析仪在测试精度表现上较高。福建光斑能量分布光束质量分析仪

配合 M2DU 平移台，可进行光束质量因子 M² 的测量。四川刀口式光束质量分析仪

基于神经网络的快速测量方案近年来，基于神经网络的深度学习技术被应用于 M² 因子的快速测量。这种方法的基本原理是：数据采集：相机获取激光光源输出的单幅近场光斑图像。神经网络分析：将采集到的光斑图像输入训练后的神经网络，快速得到 M² 因子。4. 注意事项光束轮廓与测量方法：对于非高斯光束，方差方法更为一致。如果存在***的背景水平或背景噪声，方差读数会偏大。能量积分范围：根据 ISO 11145 标准，第二矩计算应覆盖光束轮廓中 99% 的总能量。光束腰轮廓形状对拟合的影响：如果光束腰在传播方向（z 方向）的轮廓过于平坦或呈“V”形，拟合效果会较差。通过上述方法，光束分析仪能够精确测量 M²，为激光器的研发和应用提供重要的数据支持。四川刀口式光束质量分析仪